Godina je 1950. Hladnoratovsko nadmetanje u punom jeku, a jedan genijalni um, Alan Turing, postavlja pitanje koje će zauvek promeniti tok istorije: „Mogu li mašine da misle?“ Njegov čuveni Turingov test, objavljen u radu „Computing Machinery and Intelligence“, predložio je scenario u kojem bi čovek komunicirao sa mašinom i drugim čovekom, ne znajući ko je ko. Ako čovek ne može pouzdano da razlikuje mašinu od čoveka, tada bi mašina mogla da se smatra inteligentnom. Ironično, Turing nije ni sanjao da će se decenijama kasnije, negde u komšiluku, tvoj komšija Mile prepisivati sa chatbotom korisničke podrške, ubeđen da razgovara sa pravom osobom, sve dok ga virtuelni asistent ne iznenadi nadljudski brzom i tačnom informacijom. Ta scena, danas tako uobičajena, direktan je potomak Turingove vizije i svedoči o neverovatnom napretku veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML).

Dobrodošli u Kompletan AI i ML vodič 2025/2026, putovanje kroz revoluciju koja redefiniše naš svet. Ovaj AI kurs srpski namenjen je svima vama – studentima i inženjerima – koji težite ne samo površnom razumevanju, već dubokom teorijskom i praktičnom uvida u arhitekturu veštačke inteligencije. Od apstraktnih filozofskih koncepata do konkretnih algoritama koji pokreću autonomna vozila i prevodioce, istražićemo kako su mašine naučile da „misle“, „uče“ i „razumeju“. Pripremite se da zaronite u svet neurona, težina, gradijenata i slojeva, jer budućnost već kuca na vrata, a mi smo tu da je razumemo.

Istorija AI od antike do MIT labova

Ideja o stvaranju veštačke inteligencije nije novijeg datuma. Koreni sežu duboko u antiku, gde su mitovi o veštačkim bićima – poput Talosa, bronzanog diva koji je štitio Krit, ili Golema iz jevrejske folklorne tradicije – odražavali večnu ljudsku fascinaciju oponašanjem života i razuma. Ipak, tek su sa prosvetiteljstvom i razvojem nauke počele da se pojavljuju prve konkretne ideje o mehaničkim bićima i mašinama koje bi mogle da izvode kompleksne radnje. Ramon Llull, u 13. veku, kreirao je svoju Ars Magna, logičku mašinu dizajniranu da generiše znanje kombinovanjem simbola. U 17. veku, filozof Gottfried Wilhelm Leibniz sanjao je o univerzalnom jeziku i kalkulusu razuma, dok je Blaise Pascal konstruisao prvu mehaničku kalkulacionu mašinu. Ove rane ideje postavljale su temelje za formalnu logiku i simboličko razmišljanje koje će kasnije postati stubovi rane AI.

Pravi proboj dogodio se u 19. veku sa Charlesom Babbageom i Adom Lovelace. Babbageova Analitička mašina, iako nikada u potpunosti izgrađena, bila je koncept prvog programabilnog računara. Ada Lovelace, ćerka Lorda Bajrona, prepoznala je njen potencijal da obrađuje simbole, a ne samo brojeve, i napisala je prvi algoritam namenjen za nju – time je postala prva programerka u istoriji. Istovremeno, George Boole je razvio Bulovu logiku, matematički sistem koji je omogućio formalizaciju logičkih operacija sa binarnim vrednostima (tačno/netačno, 0/1), što je temelj celokupne digitalne revolucije.

20. vek je doneo nagli razvoj. Nakon Drugog svetskog rata, pioniri poput Alana Turinga postavili su teorijske osnove računarstva i veštačke inteligencije. Norbert Wiener je razvio kibernetiku, proučavajući kontrolu i komunikaciju kod životinja i mašina. Međutim, 1956. godina se često smatra rođenjem veštačke inteligencije kao naučne discipline. Na čuvenoj Dartmouth konferenciji, istraživači poput Johna McCarthyja (koji je skovao termin „veštačka inteligencija“), Marvina Minskog, Nathana Rochestera i Claudea Shannona okupili su se da istraže mogućnost da mašine simuliraju svaki aspekt učenja ili druge inteligencije. Ovde su postavljeni ciljevi ranog AI-a: razvijanje mašina koje mogu da rešavaju probleme, uče i razumeju jezik.

Prvi entuzijazam rezultirao je impresivnim ranim dostignućima. Frank Rosenblatt je 1957. godine razvio perceptron, jednostavan model neuronske mreže sposoban da uči obrasce. Allen Newell i Herbert Simon stvorili su General Problem Solver (GPS), program dizajniran da rešava širok spektar problema na način sličan ljudskom razmišljanju. Međutim, ovi rani uspesi ubrzo su naišli na zid. Kritike, posebno Minkijev rad iz 1969. o ograničenjima perceptrona, zajedno sa nedostatkom računarske snage i podataka, doveli su do prve „AI zime“ – perioda smanjenog finansiranja i pesimizma sedamdesetih godina.

Osamdesete godine su donele preporod sa „ekspertnim sistemima“ – programima koji su simulirali znanje i sposobnosti ljudskih eksperata u specifičnim domenima. Bili su to, na primer, sistemi za dijagnostiku bolesti ili konfiguraciju računara. Ipak, njihova ograničenja su bila jasna: zahtevali su ručno kodiranje ogromnih baza znanja i nisu se mogli lako adaptirati na nove situacije. Sredinom osamdesetih i devedesetih, ponovo je nastupio period pesimizma.

Kraj 20. i početak 21. veka doneli su revoluciju. Eksponencijalni rast računarske snage (Mooreov zakon), dostupnost ogromnih količina podataka („Big Data“) i razvoj algoritama mašinskog učenja, posebno ponovno otkriće i unapređenje metoda za obuku neuronskih mreža (poput backpropagation algoritma), pokrenuli su novi „proleće“ veštačke inteligencije. Pojava moćnih grafičkih procesorskih jedinica (GPU-a) za paralelnu obradu učinila je duboko učenje (Deep Learning) praktičnim. Od MIT labova do globalnih korporacija, AI je postao najvažnije polje istraživanja i razvoja, preoblikujući industrije i svakodnevni život.

Razlika između Weak, Strong i Super AI-a

Kada govorimo o veštačkoj inteligenciji, važno je razumeti da se termin „inteligencija“ može tumačiti na različite načine. Filozofi i naučnici su se složili da podele AI u tri široke kategorije, koje se razlikuju po svojim sposobnostima i nivoima svesti:

1. Slabi AI (Weak AI) ili Uska AI (Narrow AI)

Slabi AI, poznat i kao uska veštačka inteligencija, predstavlja većinu AI sistema koje danas svakodnevno koristimo i sa kojima se susrećemo. To su sistemi dizajnirani i obučeni za izvršavanje specifičnih zadataka unutar usko definisanog domena. Oni ne poseduju svest, osećanja ili samostalno razumevanje, već samo simuliraju inteligenciju za određenu svrhu. Slabi AI može biti izuzetno efikasan i kompleksan, često nadmašujući ljudske performanse u svom specifičnom zadatku, ali van tog domena njegova sposobnost je nula.

Karakteristike:

• Fokus na specifične zadatke: Npr., prepoznavanje lica, igranje šaha, preporučivanje proizvoda.
• Nedostatak svesti i razumevanja: Sistem ne „razume“ ono što radi; on samo obrađuje podatke na osnovu programiranih pravila ili naučenih obrazaca.
• Nema generalnu kognitivnu sposobnost: Ne može preneti znanje iz jednog domena u drugi.

Primeri:

• Glasovni asistenti: Siri, Alexa, Google Assistant – razumeju glasovne komande i odgovaraju na pitanja, ali ne razumeju kontekst van svojih programiranih sposobnosti.
• Sistemi za prepoznavanje slika: AI u pametnim telefonima koji prepoznaje objekte ili lica.
• Sistemi preporuka: Netflix, Amazon, YouTube – preporučuju sadržaj na osnovu prethodnih interakcija.
• Autonomna vozila: Voze automobile, ali nemaju svest o okolini u ljudskom smislu.
• Chatbotovi: Poput onih u korisničkoj podršci, dizajnirani su da odgovaraju na specifična pitanja.

Ovaj nivo AI-a predstavlja trenutno stanje tehnike i nastavlja da se razvija eksponencijalnom brzinom, rešavajući praktične probleme u skoro svim industrijama.

2. Snažni AI (Strong AI) ili Opšti AI (Artificial General Intelligence – AGI)

Snažni AI, ili Veštačka Opšta Inteligencija (AGI), predstavlja mnogo ambiciozniji cilj: stvaranje mašine koja poseduje kognitivne sposobnosti na nivou čoveka. To znači da bi AGI sistem mogao da razume, uči, primenjuje znanje i rešava probleme u bilo kom domenu, baš kao što bi to mogao čovek. AGI bi mogao da razmišlja apstraktno, da planira, uči iz iskustva, rešava složene probleme i generalizuje znanje u potpuno novim kontekstima.

Karakteristike:

• Kognitivna sposobnost na nivou čoveka: Može da uči bilo koji intelektualni zadatak koji čovek može.
• Svest i samo-svest (hipotetički): Može imati svest o sebi i svojim mislima.
• Generalizacija znanja: Sposobnost primene naučenog znanja u potpuno različitim situacijama.
• Razumevanje i osećanja (hipotetički): Može razumeti i možda čak iskusiti emocije.

Status:

Snažni AI je još uvek hipotetički koncept i predmet intenzivnog istraživanja i diskusija. Ne postoji konsenzus kada će ili da li će AGI ikada biti postignut. Razvoj AGI-a predstavlja ogroman tehnički i filozofski izazov, sa implikacijama koje bi mogle preoblikovati ljudsku civilizaciju.

3. Super AI (Artificial Super Intelligence – ASI)

Super AI, ili Veštačka Super Inteligencija (ASI), je najnapredniji i najspekulativniji oblik AI-a. To je sistem čija inteligencija značajno nadmašuje najpametnije ljudske umove u svim aspektima – naučnoj kreativnosti, opštem znanju, socijalnim veštinama, itd. ASI bi bio u stanju da rešava probleme koje mi ne možemo ni da zamislimo, da stvara naučna otkrića neviđenih razmera i da uči i poboljšava se eksponencijalno brže od bilo kog čoveka.

Karakteristike:

• Inteligencija koja daleko nadmašuje ljudsku: U svim domenima.
• Ekponencijalni rast: Sposobnost da se samostalno i rapidno poboljšava.
• Potencijalna sposobnost rešavanja globalnih problema: Npr. lečenje bolesti, rešavanje klimatskih promena.

Status:

ASI je daleka budućnost i predmet je opsežnih etičkih, sigurnosnih i filozofskih debata. Koncept tehnološke singularnosti – tačke u budućnosti kada će tehnološki rast postati nekontrolisan i nepovratan, što će rezultirati nepredvidivim promenama u ljudskoj civilizaciji – često se povezuje sa pojavom ASI-a. Za inženjere, razumevanje ovih kategorija je ključno ne samo za tehnički razvoj, već i za razmatranje etičkih implikacija i društvenog uticaja veštačke inteligencije.

Regresija i Klasifikacija: Osnove odlučivanja mašina

U srcu mašinskog učenja leži sposobnost mašina da donose odluke ili prave predviđanja na osnovu podataka. Dva fundamentalna zadatka nadgledanog mašinskog učenja, koja služe kao osnova za mnoge složenije AI sisteme, jesu regresija i klasifikacija. Oba procesa uče iz obeleženih podataka (tj. podataka za koje su poznati ispravni odgovori) kako bi doneli zaključke o novim, neviđenim podacima.

Regresija: Predviđanje Kontinuiranih Vrednosti

Regresija je tehnika mašinskog učenja koja se koristi za predviđanje kontinuirane numeričke vrednosti. To znači da je izlaz modela numerička vrednost koja može uzeti bilo koju vrednost unutar određenog opsega (npr. cena, temperatura, visina, vreme).

Kada se koristi regresija?

• Predviđanje cena kuća: Na osnovu veličine, lokacije, broja soba.
• Prognoza vremena: Predviđanje temperature ili količine padavina.
• Procena zaliha: Predviđanje buduće prodaje nekog proizvoda.
• Medicinska dijagnostika: Predviđanje doze leka na osnovu karakteristika pacijenta.

Ključni algoritmi za regresiju:

• Linearna regresija: Najjednostavniji i najosnovniji regresioni model. Pokušava da pronađe linearnu vezu između ulaznih karakteristika (nezavisnih varijabli) i izlazne vrednosti (zavisne varijable). Matematički se predstavlja kao $y = m_1x_1 + m_2x_2 + … + m_nx_n + b$, gde je $y$ predviđena vrednost, $x_i$ su ulazne karakteristike, $m_i$ su težine (koeficijenti) koji određuju uticaj svake karakteristike, a $b$ je presečna tačka (bias). Model se trenira minimizovanjem sume kvadrata razlika između predviđenih i stvarnih vrednosti (metod najmanjih kvadrata).
• Polinomijalna regresija: Proširenje linearne regresije koja modelira nelinearne odnose pomoću polinomijalnih funkcija.
• Regresiona stabla (Decision Trees for Regression): Stablo odluke koje podeljuje podatke u manje podskupove na osnovu karakteristika, a za svaki list stabla predviđa prosečnu vrednost ciljne varijable za taj podskup.
• Support Vector Regression (SVR): Verzija Support Vector Machines algoritma prilagođena za regresione probleme, koja pokušava da pronađe „najbolju fit“ liniju unutar određenog margina greške.

Metrike evaluacije za regresiju:

• Mean Squared Error (MSE): Prosečna kvadratna razlika između predviđenih i stvarnih vrednosti.
• Root Mean Squared Error (RMSE): Kvadratni koren MSE, često preferiran jer je u istoj jedinici kao i ciljna varijabla.
• Mean Absolute Error (MAE): Prosečna apsolutna razlika između predviđenih i stvarnih vrednosti.
• R-squared ($R^2$): Koeficijent determinacije koji meri koliko dobro model objašnjava varijansu ciljne varijable. Vrednost blizu 1.0 ukazuje na dobar model.

Klasifikacija: Kategorizacija podataka

Klasifikacija je zadatak mašinskog učenja koji uključuje predviđanje diskretne kategorije ili klase za dati ulazni podatak. Izlaz klasifikacionog modela je jedna od predefinisanih klasa (npr. „spam“ ili „nije spam“, „mačka“ ili „pas“, „bolest A“ ili „bolest B“).

Kada se koristi klasifikacija?

• Detekcija spama: Klasifikovanje e-mailova kao spam ili ne-spam.
• Prepoznavanje rukopisa: Identifikacija cifara ili slova.
• Medicinska dijagnostika: Klasifikovanje da li pacijent ima određenu bolest ili ne.
• Analiza sentimenta: Određivanje da li je tekst pozitivan, negativan ili neutralan.
• Prepoznavanje lica: Identifikacija osobe na slici.

Ključni algoritmi za klasifikaciju:

• Logistička regresija: Uprkos imenu, ovo je algoritam za klasifikaciju. Koristi sigmoidnu funkciju (koja „stiska“ bilo koju realnu vrednost u opseg od 0 do 1) da bi predvidela verovatnoću pripadnosti određenoj klasi. Ako je verovatnoća iznad praga (npr. 0.5), klasifikuje se u jednu klasu, inače u drugu.
• Support Vector Machines (SVM): Pronalazi optimalnu hiperravan (decision boundary) koja najbolje razdvaja klase u multidimenzionalnom prostoru. Cilj je maksimizovati marginu – rastojanje između hiperravni i najbližih tačaka podataka iz svake klase (support vektori).
• K-Nearest Neighbors (KNN): Algoritam koji klasifikuje novi podatak na osnovu većine glasova njegovih K najbližih suseda u trening skupu.
• Klasifikaciona stabla (Decision Trees for Classification): Slično regresionim stablima, ali predviđa klasu na osnovu većine klasa u listu.
• Naive Bayes: Klasifikator zasnovan na Bayesovoj teoremi, pod pretpostavkom da su sve karakteristike nezavisne (što je često „naivna“ pretpostavka, ali algoritam je često iznenađujuće efikasan).

Metrike evaluacije za klasifikaciju:

• Tačnost (Accuracy): Proporcija ispravno klasifikovanih instanci.
• Matrica konfuzije (Confusion Matrix): Tabela koja prikazuje broj tačnih pozitivnih (TP), tačnih negativnih (TN), lažnih pozitivnih (FP) i lažnih negativnih (FN) predviđanja.
• Preciznost (Precision): Odnos tačnih pozitivnih prema svim pozitivnim predviđanjima (TP / (TP + FP)). Mere relevantnost.
• Odziv (Recall) / Osetljivost (Sensitivity): Odnos tačnih pozitivnih prema svim stvarnim pozitivnim instancama (TP / (TP + FN)). Mere potpunost.
• F1-Score: Harmonična sredina preciznosti i odziva, korisna kada su klase neuravnotežene.
• ROC kriva (Receiver Operating Characteristic): Grafički prikaz performansi binarnog klasifikacionog modela pri različitim pragovima diskriminacije.

Regresija i klasifikacija su osnovni gradivni blokovi mašinskog učenja. Razumevanje kada i kako ih primeniti, kao i kako interpretirati njihove rezultate, ključno je za svakog inženjera i studenta koji se upušta u svet veštačke inteligencije.

Kako rade neuronske mreže pod haubom

Neuronske mreže, posebno duboke neuronske mreže, predstavljaju srce modernog AI-a i osnove mašinskog učenja. Inspirisane strukturom i funkcionisanjem ljudskog mozga, one su sposobne da uče kompleksne obrasce iz podataka i rešavaju zadatke koji su pre samo deceniju bili smatrani nemogućim. Da bismo razumeli njihovu moć, moramo zaviriti „pod haubu“ i shvatiti kako funkcioniše njihov osnovni gradivni element – perceptron.

Perceptron: Osnovni građevinski blok

Perceptron, koji je razvio Frank Rosenblatt 1957. godine, je najjednostavniji tip veštačkog neurona. Njegova struktura je sledeća:

• Ulazi ($x_1, x_2, …, x_n$): Predstavljaju karakteristike podataka.
• Težine ($w_1, w_2, …, w_n$): Svakom ulazu se dodeljuje težina, koja odražava važnost tog ulaza za konačnu odluku neurona.
• Suma: Ulazi se množe sa svojim odgovarajućim težinama i zbrajaju (zbir $x_i * w_i$). Dodaje se i termin poznat kao bias ($b$), koji omogućava da se aktivaciona funkcija pomeri nezavisno od ulaznih vrednosti.
• Aktivaciona funkcija: Rezultat sume se prosleđuje kroz aktivacionu funkciju. U ranim perceptronima, to je često bila step funkcija, koja bi izlazila 1 ako je suma iznad praga, a 0 ako je ispod.

Perceptron „uči“ tako što prilagođava svoje težine. Ako pogreši u predviđanju, težine se blago koriguju kako bi se smanjila greška u sledećem pokušaju. Međutim, rani perceptroni su imali značajno ograničenje: mogli su da rešavaju samo linearno separabilne probleme (probleme čije se klase mogu razdvojiti jednom pravom linijom). Nisu mogli da reše, na primer, XOR problem, što je dovelo do prve „AI zime“.

Višeslojni perceptroni (MLP) i Backpropagation

Rešenje za ograničenja perceptrona ležalo je u povezivanju više neurona u slojeve, stvarajući višeslojni perceptron (MLP). MLP se sastoje od:

• Ulaznog sloja: Prima podatke.
• Jednog ili više skrivenih slojeva: Slojevi između ulaza i izlaza gde se odvija kompleksna obrada.
• Izlaznog sloja: Daje konačno predviđanje.

Svaki neuron u jednom sloju povezan je sa svakim neuronom u sledećem sloju. Ključna inovacija je bila upotreba nelinearnih aktivacionih funkcija (poput Sigmoid, ReLU, Tanh) umesto step funkcije. Ove nelinearnosti omogućavaju mreži da uči kompleksne, nelinearne odnose u podacima. Bez njih, čak i višeslojna mreža bi se ponašala kao jedan perceptron.

Proces učenja (trening)

Trening neuronske mreže je iterativni proces koji se sastoji od dve glavne faze:

1. Forward Propagation (Prosleđivanje unapred):

   Podaci se unose u ulazni sloj i prolaze kroz mrežu. Svaki neuron izračunava ponderisanu sumu svojih ulaza i primenjuje aktivacionu funkciju. Izlaz jednog sloja postaje ulaz sledećeg, sve dok se ne dobije konačno predviđanje na izlaznom sloju.

2. Funkcija gubitka (Loss Function):

   Nakon forward propagationa, mreža poredi svoje predviđanje sa stvarnom, tačnom vrednošću (ground truth). Funkcija gubitka (npr. Mean Squared Error za regresiju, Cross-Entropy za klasifikaciju) meri veličinu greške ili „gubitka“.

3. Backpropagation (Propagacija unazad):

   Ovo je srce učenja neuronskih mreža i omogućava mreži da efikasno prilagodi milione težina i biasa. Ideja je da se greška izračunata funkcijom gubitka „propagira“ unazad kroz mrežu, od izlaznog sloja ka ulaznom. Za to se koristi matematički alat poznat kao pravilo lanca (chain rule) iz kalkulusa, koji omogućava izračunavanje gradijenta – brzine i smera promene funkcije gubitka u odnosu na svaku pojedinačnu težinu u mreži.

   U suštini, backpropagation nam govori koliko je svaka težina doprinela ukupnoj grešci. Na osnovu ovih gradijenata, težine se ažuriraju pomoću optimizacionog algoritma. Cilj je smanjiti funkciju gubitka, pa se težine koriguju u smeru opadajućeg gradijenta (tj. u smeru koji smanjuje grešku).

4. Optimizatori: Efikasno podešavanje težina

   Proces ažuriranja težina zasniva se na algoritmu Stochastic Gradient Descent (SGD). On izračunava gradijente za mali nasumični skup podataka (mini-batch) i ažurira težine. Međutim, čisti SGD može biti spor i zaglavljivati se u lokalnim minimumima. Zbog toga su razvijeni napredniji optimizatori, poput:

   • Adam (Adaptive Moment Estimation): Jedan od najpopularnijih optimizatora. Adaptivno prilagođava stope učenja za svaku težinu, uzimajući u obzir prosečne gradijente i njihove kvadrate.
   • RMSprop: Takođe adaptivna metoda koja deli stopu učenja sa kvadratnim korenom eksponencijalno opadajućeg proseka kvadratnih gradijenata.
   • Adagrad: Adaptira stopu učenja na osnovu istorijskih gradijenata, smanjujući je za parametre sa čestim gradijentima i povećavajući za retke.

   Ovi optimizatori, zajedno sa konceptima poput stope učenja (learning rate) – veličine koraka kojim se težine ažuriraju – i momentuma (koji pomaže mreži da prevaziđe lokalne minimume i ubrza konvergenciju), omogućavaju efikasno treniranje dubokih neuronskih mreža sa mnogo slojeva.

Kada se ovaj proces ponovi stotine ili hiljade puta (epohe), mreža postepeno uči sve kompleksnije reprezentacije podataka, prepoznajući obrasce i korelacije koje bi ljudima bile nevidljive. Ovo duboko razumevanje načina na koji neuronske mreže funkcionišu je ključno za svakoga ko želi da se bavi veštačka inteligencija tutorijal i dubokim učenjem.

NLP i Text Mining: Razumevanje ljudskog jezika

Ljudski jezik je neverovatno kompleksan sistem – pun dvosmislenosti, kontekstualnih nijansi, humora, sarkazma i neprestanih evolucija. Za mašine, razumevanje ljudskog jezika predstavlja jedan od najvećih izazova u domenu veštačke inteligencije. Međutim, zahvaljujući disciplinama kao što su Obrada prirodnog jezika (Natural Language Processing – NLP) i Rudarstvo teksta (Text Mining), mašine su sve sposobnije da komuniciraju, interpretiraju i generišu tekst na način koji je nekada bio rezervisan samo za ljude. Ovaj NLP osnove deo je esencijalan za razumevanje modernih AI interakcija.

Šta je NLP?

Natural Language Processing (NLP) je grana veštačke inteligencije koja se bavi interakcijom između računara i ljudskog (prirodnog) jezika. Glavni ciljevi NLP-a su:

• Razumevanje: Omogućiti mašinama da razumeju značenje teksta ili govora.
• Interpretacija: Izdvojiti relevantne informacije i kontekstualne nijanse.
• Generisanje: Kreirati koherentan i smislen tekst ili govor.

Šta je Text Mining?

Text Mining je proces izvlačenja visokokvalitetnih informacija i obrazaca iz teksta. Iako se često preklapa sa NLP-om, Text Mining se fokusira više na pronalaženje novih, neočekivanih uvida iz velikih količina tekstualnih podataka, dok NLP pruža alate za obradu i razumevanje samog jezika. Text Mining često koristi NLP tehnike kao osnovu za svoje analize.

Ključni koncepti i tehnike u NLP-u i Text Mining-u:

Da bi mašina obradila tekst, on se mora prvo prevesti u format koji mašina može da razume. Evo nekih osnovnih koraka:

• Tokenizacija: Proces razbijanja teksta na manje jedinice, kao što su reči (word tokens) ili rečenice (sentence tokens). Na primer, rečenica „NLP je super!“ bi postala [„NLP“, „je“, „super“, „!“].
• Stemming i Lemmatization: Obe tehnike imaju za cilj svođenje reči na njihov korenski oblik.
  • Stemming: Jednostavno uklanja sufikse reči (npr. „running“, „runs“, „ran“ bi postalo „runn“ ili „ran“). Nije uvek lingvistički tačan, ali je brz.
  • Lemmatization: Koristi leksičko znanje i morfologiju reči da bi reč sveo na njen osnovni oblik (lemu) (npr. „running“, „runs“, „ran“ bi postalo „run“). Preciznije je, ali i sporije.
• Stop-words removal: Uklanjanje vrlo čestih reči (poput „i“, „pa“, „ali“, „je“, „u“) koje obično nemaju mnogo semantičkog značenja i mogu stvarati „šum“ u analizi.
• Part-of-Speech Tagging (POS): Označavanje gramatičke uloge svake reči u rečenici (npr. imenica, glagol, pridev, veznik). Ovo pomaže u razumevanju strukture rečenice.
• Named Entity Recognition (NER): Identifikacija i klasifikacija „imenovanih entiteta“ u tekstu, kao što su imena osoba, lokacija, organizacija, datumi ili valute. Na primer, u rečenici „Marko je otputovao u Pariz u sredu“, NER bi identifikovao „Marko“ kao osobu, „Pariz“ kao lokaciju i „sreda“ kao datum.
• Vektorska reprezentacija reči (Word Embeddings): Mašine ne mogu direktno da obrađuju reči kao tekst. Umesto toga, reči se pretvaraju u gustu numeričku vektorsku reprezentaciju u multidimenzionalnom prostoru. Ključna ideja je da reči koje imaju slično značenje ili se pojavljuju u sličnim kontekstima imaju slične vektore.
  • Word2Vec (Skip-gram, CBOW): Jedan od pionirskih modela koji uči ove vektorske reprezentacije na osnovu konteksta. Na primer, „kralj“ – „muškarac“ + „žena“ = „kraljica“.
  • Noviji modeli poput GloVe, FastText, BERT, GPT (zasnovani na Transformer arhitekturi) su dodatno unapredili ove reprezentacije, omogućavajući dublje razumevanje konteksta i semantike.

Primene NLP-a:

Primene NLP-a su brojne i transformišu način na koji komuniciramo sa tehnologijom i obrađujemo informacije:

• Analiza sentimenta: Određivanje emotivnog tona teksta (pozitivan, negativan, neutralan), ključno za analizu recenzija proizvoda, društvenih medija i povratnih informacija korisnika.
• Mašinsko prevođenje: Sistemi poput Google Translate koji automatski prevode tekst sa jednog jezika na drugi.
• Generisanje teksta: Chatbotovi, virtuelni asistenti, sistemi za automatsko sumiranje teksta, pa čak i kreativno pisanje.
• Pitanje-odgovor sistemi: Sistemi koji mogu razumeti pitanje postavljeno prirodnim jezikom i pronaći ili generisati relevantan odgovor.
• Spam detekcija: Klasifikacija neželjenih e-mailova.
• Prepoznavanje govora: Konvertovanje izgovorenih reči u tekst (Speech-to-Text) i obrnuto (Text-to-Speech).

Uprkos neverovatnom napretku, NLP se i dalje suočava sa izazovima poput razumevanja sarkazma, ironije, metafora i kulturnih nijansi. Međutim, sa razvojem sve složenijih neuronskih mreža i sve većom količinom dostupnih tekstualnih podataka, budućnost NLP-a obećava još dublje razumevanje i interakciju sa ljudskim jezikom, otvarajući vrata za inovacije koje još uvek ne možemo ni da zamislimo.