Evrimsel algoritmaların nasıl çalıştığını ve modelleri optimize etmek, karmaşık sorunları çözmek ve yapay zekadaki gelişmeleri yönlendirmek için makine öğreniminde nasıl kullanıldığını öğrenin.

Evrimsel algoritmaların nasıl çalıştığını ve modelleri optimize etmek, karmaşık sorunları çözmek ve yapay zekadaki gelişmeleri yönlendirmek için makine öğreniminde nasıl kullanıldığını öğrenin.
Dünya üzerindeki yaşam milyonlarca yıl içinde evrimleşmiştir ve bu süreç boyunca canlılar bulundukları ortamlarda hayatta kalmak ve gelişmek için adapte olmuşlardır. Örneğin zürafaları ele alalım. Diğer hayvanların ulaşamadığı yüksek ağaç yapraklarına ulaşabilmek için nesiller boyunca uzun boyunlar geliştirmişlerdir. Bu, yararlı özelliklerin daha yaygın hale geldiği doğal seçilim tarafından yönlendirilir, çünkü bunlara sahip olanların hayatta kalma olasılığı daha yüksektir.
Basitçe söylemek gerekirse, çevrelerine daha uygun olan organizmaların hayatta kalma ve yararlı özelliklerini yavrularına aktarma şansı daha yüksektir. Zamanla, bu küçük değişiklikler birikerek türlerin en zorlu koşullarla bile başa çıkmasına yardımcı olur.
Evrimsel algoritmalar (EA) "Makine Öğrenimi" şemsiye terimi altında yer alır. Tıpkı evrim gibi, EA da bir gruptan en iyi çözümleri seçer, küçük değişiklikler yapar ve bu değişikliklerin işleri daha iyi hale getirip getirmediğini kontrol eder. Bu süreci birçok nesil boyunca tekrarlayarak, çeşitli farklı alanlardaki karmaşık sorunlara en iyi çözümleri bulur.
Çok yönlülükleri sayesinde evrimsel algoritmalar ilginç bir araştırma alanıdır ve mühendislik, tıp ve çevre bilimi gibi alanlara uygulanmalarını amaçlayan çalışmalar devam etmektedir. Bu makalede, evrimsel algoritmalara, nasıl çalıştıklarına ve nerelerde kullanıldıklarına daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım!
Evrimsel algoritmalar, belirli bir görev için mümkün olan en iyi çözümü veya modeli bulmak için makine öğrenimi alanında kullanılabilen optimizasyon teknikleridir. Genellikle bir grup potansiyel çözümle başlarlar ve sorunu ne kadar iyi çözdüklerine bağlı olarak birçok yineleme boyunca bunları iyileştirmek için çalışırlar.
Örneğin, yakıt açısından en verimli arabayı tasarlamaya çalıştığınızı düşünün. Algoritma çeşitli araba tasarımlarıyla başlar, ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için her birini test eder ve ardından en iyi özellikleri birleştirerek ve mümkün olan en iyi tasarımı bulana kadar birçok turda küçük ayarlamalar yaparak tasarımları kademeli olarak geliştirir.
Her biri kendi çözümleri temsil etme ve geliştirme yöntemine sahip çeşitli evrimsel algoritma türleri vardır, ancak hepsi bu temel yaklaşımı izler. İşte bazı yaygın evrimsel algoritma türleri:
Evrimsel algoritmalar, bir soruna en iyi çözümü bulmak için yinelemeli bir süreç kullanır. Bunu, her döngünün popülasyonu geliştirmeye yardımcı olduğu, doğanın nesiller boyunca türleri iyileştirme yolu gibi düşünebilirsiniz.
Farklı evrimsel algoritma türleri mevcut olsa da, genellikle bu temel adımları takip ederler:
Artık evrimsel algoritmaların ne olduğunu ve nasıl çalıştıklarını daha iyi anladığımıza göre, farklı endüstrilerdeki bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.
Rüzgar enerjisi üretiminin en kritik yönlerinden biri rüzgar türbinlerinin yerleştirilmesidir. Bir rüzgar çiftliğinin verimliliği, türbinlerin birbirlerine ve rüzgar koşullarına göre nasıl konumlandırıldığına bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Geleneksel tasarım yöntemleri çoğu zaman bu çok sayıdaki harici değişkenle başa çıkmakta zorlanır.
Evrimsel algoritmalar, birçok farklı rüzgar çiftliği düzenini bulmak ve test etmek için harika bir yoldur. En iyi kurulumu bulmak için rüzgar modelleri, türbin tipleri ve mevcut arazi gibi şeylere bakarlar. Her test turunda tasarım daha iyi hale gelir ve daha fazla enerji, daha düşük maliyet ve arazinin daha iyi kullanılmasını sağlar. Birkaç yinelemeden sonra, nihai tasarım elle yapılandan daha iyi bir enerji çıktısı sağlayabilir.
Güvenli, yakıt tasarruflu ve uygun fiyatlı otomobiller tasarlamak günümüz otomobil üreticileri için önemli bir önceliktir. Evrimsel algoritmalar, birçok tasarım seçeneğini test ederek ve en iyisini bulmak için bunları kademeli olarak geliştirerek bu süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir. Bu, üreticilerin performans ve verimlilik arasında en iyi dengeyi bulmalarına yardımcı olabilir.
İlginç bir örnek, Beyaz Gövde (BIW) olarak bilinen çekirdek araç yapısını tasarlamak için evrimsel algoritmaların kullanılmasıdır. Bu tasarım sürecindeki ana hedef, aynı dayanıklılığı ve gücü korurken gövdenin ağırlığını azaltmaktır.
Genetik algoritmalar, küçük değişikliklerle farklı yapısal varyasyonları keşfedebilir. Bu tasarımlar daha sonra en iyi seçeneği belirlemek için güç, ağırlık, dayanıklılık ve yasal standartlar gibi faktörlere göre test edilir.
Araştırmacılar, evrimsel algoritmaların hastane personelinin planlanması, tedavi planlarının iyileştirilmesi ve yeni ilaçların keşfedilmesi gibi sağlık hizmetlerine nasıl yardımcı olabileceğini aktif olarak inceliyor. Bu algoritmalar, büyük miktarda veriyle başa çıkabildikleri ve yorgunluk ve stres gibi durumları göz önünde bulundurabildikleri için iyi çalışıyor.
Örneğin, genetik algoritmalar hastanelerde hemşire programlamasını iyileştirmek için test edilmiştir. Etkileyici bir çalışmada, hemşire yorgunluğunu azaltan programlar oluşturmak için genetik algoritmalar ve yerel arama tekniklerinin bir karışımı kullanılmıştır. Sonuçlar, yorgunlukta %10'luk bir düşüş gösterdi ve programlama sürecini %98 daha hızlı hale getirerek süreyi bir saatten bir dakikanın biraz üzerine indirdi.
Makine öğrenimi uygulamaları dışında evrimsel algoritmalar, makinelerin görüntü ve video gibi görsel verileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zeka alanı olan bilgisayarla görme gibi alanlarda da kullanılabilir. Devam eden araştırmalar, görüntü segmentasyonu, nesne algılama ve özellik çıkarma gibi görevlerdeki potansiyellerini araştırmaktadır.
Bu algoritmalar birçok olası çözümü test ederek ve en iyilerini seçerek çalışır, bu da onları esnek ve karmaşık ve çeşitli görsel verileri işleyebilecek hale getirir. Örneğin, araştırmacılar göğüs röntgenleri gibi tıbbi görüntüleri analiz eden yapay zeka sistemlerini geliştirmek için evrimsel algoritmaları kullandılar.
Konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) olarak bilinen bu yapay zeka sistemleri, COVID-19 gibi hastalıkların belirtilerini tespit etmek için görüntüleri tarayarak uzman radyologlar gibi hareket ediyor. Evrimsel algoritma, CNN'in yapısını ve ayarlarını otomatik olarak tasarlayarak ve ince ayar yaparak, birçok sürümü test ederek, en iyi performans gösterenleri koruyarak ve kademeli olarak daha doğru modeller oluşturarak yardımcı olur. Bu süreç, doktorların COVID-19 'u daha hızlı ve doğru bir şekilde teşhis etmelerine yardımcı olabilecek yapay zeka araçlarına yol açıyor.
İşte evrimsel algoritmaların sunduğu bazı temel avantajlar:
Bu algoritmaların birçok faydası olsa da, sınırlamalarının farkında olmak da önemlidir. İşte evrimsel algoritmaların bazı yaygın dezavantajları:
Evrimsel algoritmalar, diğer yöntemlerin üstesinden gelmekte zorlanabileceği zorlu problemleri çözmek için mükemmel bir seçenektir. Araştırmalar, yineleme yoluyla kademeli olarak geliştiklerini ve çok çeşitli görevlere uyum sağlayabildiklerini göstermiştir. Yapay zeka ilerlemeye ve gelişmeye devam ettikçe, bu algoritmaların birçok farklı uygulamada akıllı, verimli ve kendi kendine öğrenen teknolojilerin geliştirilmesinde daha da büyük bir rol oynaması bekleniyor.
Büyüyen topluluğumuza katılın ve yapay zeka kaynakları için GitHub depomuza göz atın. Çözüm sayfalarımızda tarımda bilgisayarla gör menin ve lojistikte yapay zekanın farklı uygulamalarını keşfedin. Yapay görme projelerinizi başlatmak için lisanslama seçeneklerimizi keşfedin.