HERAKLES Otomatik Avlı kalıcı sunucu. 19 Haziran'da açılıyor. Atius & Wizard güvencesiyle hemen kayıt ol, ön kayıt ödülleri aktif. HEMEN TIKLA!
Modern bilimde veri kümeleri arasındaki ilişkileri, tecrübelerden de faydalanarak belirlemek, üzerinde çokça çalışılan ve araştırılan bir taslaktır. Günümüzdeki araştırma konuları ve problemleri eskiye nazaran çok daha karışıktır. Bu karışıklık problemi etkileyen parametre sayısının fazlalığından ve problemin çözüm kümesinin boyutunun büyümesinden kaynaklanmaktadır. Bundan dolayı elinizdeki verilerin analizi ve sonucu bu verilerden kestirme yöntemlerinin önemi araştırmacılar için gittikçe artmaktadır. Faydalı iyi bir veri analiz yöntemi şu kriterlere göre değerlendirilebilir. İyi tahmin veya sonucu kestirmeye yönelik olmalı, sistemin içindeki her bir mekanizmanın analiz edilebilmesi ve sonuçların mümkün olabilecek çözüm uzayı kümesinde olmasıdır. Bu tür problemlerdeki çözüm kümesinin büyüklüğü bir taraftan elde edilen çözümün değerlendirilmesinde zorluk çıkarırken diğer taraftan lineer yöntemlerin uygulanmasını imkansız kılacaktır.
Geçmişte araştırmacılar tarafından çalışılan, parametreler arasındaki ilişkiler, genelde deneme yoluyla, zor olan örneklerde karmaşık veya sabit olmayan ilişkiler için yapılmış; fakat parametre sayısı artınca çözümsüzlük veya elde edilen çözümü değerlendirememe problemini getirmiştir. İstatistiksel yöntemler, araştırmacılara ilişkileri bulmada faydalı olan ilk araçlardandır. İstatistiksel yöntemlerde:
Modern sonuç kestirme veya sonuç geliştirme algoritmaları bu kriterlerle sınırlandırılamazlar. Neural network (Yapay sinir ağları) veya Artificial intelligence (Yapay zeka) teknikleri karmaşık ilişkileri kapsamayabilir; fakat mekanizmanın önemli ilişkilerini tanımlayabilen güçlü tahmin modelleridir. Buna rağmen, diğer bir teknik Genetik Algoritma ve Genetik Programlama teknikleri çok daha güçlüdürler ve karışık çözüm uzayını daha da geniş bulabilirler. Bağımsız olan veri ve parametreler ile mekanizmanın ilişkilerini bulmada başarılı örnekleri vardır.
Genetik Algoritma, biyolojik bir sistemin, çevresine adaptasyonunda kullandığı metodun örneklendirilmesidir. Bilgisayarda, bu tür çok parametreli optimum bulma problemlerine ve makine öğrenme problemlerine çözüm modeli olarak alınabilir.
Doğal adaptasyondan esinlenen GA nın basit olarak iskeleti:
Geçmişte araştırmacılar tarafından çalışılan, parametreler arasındaki ilişkiler, genelde deneme yoluyla, zor olan örneklerde karmaşık veya sabit olmayan ilişkiler için yapılmış; fakat parametre sayısı artınca çözümsüzlük veya elde edilen çözümü değerlendirememe problemini getirmiştir. İstatistiksel yöntemler, araştırmacılara ilişkileri bulmada faydalı olan ilk araçlardandır. İstatistiksel yöntemlerde:
1) Verinin normal toplandığı,
2) Verinin eşitlik ilişkisinin belirli bir formda olması (ör: lineer, quadratic, veya polinomsal),
3) Değişkenlerin bağımsız olması gerekir.
Eğer problem bu kriterleri sağlarsa, istatistiksel yöntem ilişkileri bulmada faydalı olabilir. Oysa gerçek hayatta problemler bu kriterleri nadiren sağlarlar.2) Verinin eşitlik ilişkisinin belirli bir formda olması (ör: lineer, quadratic, veya polinomsal),
3) Değişkenlerin bağımsız olması gerekir.
Modern sonuç kestirme veya sonuç geliştirme algoritmaları bu kriterlerle sınırlandırılamazlar. Neural network (Yapay sinir ağları) veya Artificial intelligence (Yapay zeka) teknikleri karmaşık ilişkileri kapsamayabilir; fakat mekanizmanın önemli ilişkilerini tanımlayabilen güçlü tahmin modelleridir. Buna rağmen, diğer bir teknik Genetik Algoritma ve Genetik Programlama teknikleri çok daha güçlüdürler ve karışık çözüm uzayını daha da geniş bulabilirler. Bağımsız olan veri ve parametreler ile mekanizmanın ilişkilerini bulmada başarılı örnekleri vardır.
Genetik Algoritma, biyolojik bir sistemin, çevresine adaptasyonunda kullandığı metodun örneklendirilmesidir. Bilgisayarda, bu tür çok parametreli optimum bulma problemlerine ve makine öğrenme problemlerine çözüm modeli olarak alınabilir.
Doğal adaptasyondan esinlenen GA nın basit olarak iskeleti:
a) Bireyin bulunduğu ortamda hayatta kalmak için, kendi kendisini değiştirerek ortama uygun hale gelmesi,
b) Bu adaptasyon boyunca, yeni üretilecek nesillere, bu özellikler ile birlikte mümkün olabilecek daha çok değişim aktarılarak, bireylerin daha çok uyumlu hale getirilmesi olarak özetlenebilir.
Mühendislikte, bilimde, ekonomide, finansmanda v.s. deki problemleri çözmede kullanılan arama teknikleri, hesap-temelli ve direkt arama teknikleri olarak sınıflandırılabilir. Eğer problemler sayısal veya analitik olarak iyi tanımlanabiliyorsa veya çözüm uzayı küçük ve tek ise, hesap temelli arama tekniği daha iyi çalışır. Buna rağmen hesap-temelli teknik mühendislik optimizasyoların da gittikçe artan optimum bulma fonksiyonlarında oldukça zayıf kalır. Sadece fonksiyon bilgisi gerekli olan Doğrudan arama tekniği, hesap-temelli teknikten daha kısa sürede işler ve daha etkilidir. Doğrudan arama tekniğinin esas problemi, ulaşılabilen bilgisayar zamanı ile optimal çözümün kesinliği arasındaki bağıntıdır (Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Goldberg, 1989).b) Bu adaptasyon boyunca, yeni üretilecek nesillere, bu özellikler ile birlikte mümkün olabilecek daha çok değişim aktarılarak, bireylerin daha çok uyumlu hale getirilmesi olarak özetlenebilir.
