"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
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 açıklandı
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:
Genetik algoritmalar: Bu tür evrimsel algoritmada çözümler, sayı veya sembol dizileri gibi basit kodlanmış dizeler olarak temsil edilir. İyileştirme, iki iyi çözümün parçalarının karıştırılması (ebeveynlerden gelen özelliklerin birleştirilmesine benzer) ve yeni varyasyonlar oluşturmak için küçük rastgele değişiklikler yapılmasıyla gerçekleşir.
Genetik programlama: Ağaç benzeri yapılar olarak çözümler oluşturmaya odaklanır. Özellikle çözüm bir dizi adım veya talimat gerektirdiğinde kullanışlıdır.
Evrim stratejileri: Burada odak noktası, çözümleri güncellerken değişikliklerin ne kadar büyük veya küçük olması gerektiğini öğrenmektir. Bu, algoritmanın sonuçlarını zaman içinde daha verimli bir şekilde iyileştirmesine yardımcı olur.
Diferansiyel evrim: Bu yaklaşımla, mevcut farklı çözümlerin parçaları birleştirilerek yeni çözümler oluşturulur. Özellikle cevapların sürekli değişebilen sayılar olduğu problemlerde işe yarar.
Evrimsel algoritmaların nasıl çalıştığını anlama
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:
Başlatma: Algoritma, olası çözümlerden oluşan bir başlangıç kümesi oluşturarak başlar. Bu, evrimsel süreç için başlangıç noktasını oluşturur
Uygunluk değerlendirmesi: Her çözüm, sorunu ne kadar iyi çözdüğünü ölçen bir uygunluk fonksiyonu kullanılarak değerlendirilir. Daha iyi performans gösteren çözümler daha yüksek puan alır ve sonraki adımlar için seçilme şansı daha yüksektir.
Üreme: Yeni çözümler iki ana yöntemle oluşturulur: çaprazlama ve mutasyon. Çaprazlama iki ebeveynli çözümlerin özelliklerini birleştirirken, mutasyon yeni olasılıkları keşfetmek için küçük rastgele değişiklikler sunar.
Değiştirme: Yeni oluşturulan çözümler eski çözümlerin bir kısmının veya tamamının yerini alır. Bu adım, hangi çözümlerin hayatta kalacağını ve bir sonraki nesle geçeceğini belirler.
Sonlandırma: Üreme ve değiştirme süreci, bir durdurma koşulu karşılanana kadar devam eder. Bu, belirli bir iterasyon sayısına ulaşmak, tatmin edici bir uygunluk seviyesine ulaşmak, daha fazla gelişme görmemek veya hesaplama sınırlarına ulaşmak olabilir.
Şekil 1. Evrimsel algoritmaların nasıl çalıştığına bir bakış. Yazar tarafından resim.
Evrimsel algoritma uygulamalarına bir bakış
Artık evrimsel algoritmaların ne olduğunu ve nasıl çalıştıklarını daha iyi anladığımıza göre, farklı endüstrilerdeki bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.
Yel değirmeni enerji santrallerinde kullanılan biyo-esinli algoritmalar
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.
Şekil 2. Bir yel değirmeni enerji santrali.
Araç tasarımında optimizasyon teknikleri
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.
Şekil 3. Bir aracın Beyaz Gövde tasarım yapısı(kaynak).
Hastanelerde çizelgelemede evrimsel stratejiler
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.
Şekil 4. Genetik algoritma (GA) kullanımına karşı manuel çizelgeleme(kaynak).
Bilgisayarla görmede evrimsel tekniklerin rolü
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.
Evrimsel algoritmaların artıları ve eksileri
İşte evrimsel algoritmaların sunduğu bazı temel avantajlar:
Küresel arama yeteneği: Evrimsel algoritmalar çözüm uzayının birçok bölümünü aynı anda keşfederek zayıf çözümlere takılma olasılığını azaltır.
Sağlamlık: Belirsiz ve değişen ortamlarda, evrimsel algoritmanın rastgeleliği ve farklı çözümleri sistemin tutarlı performansını korumasına yardımcı olur.
Esneklik: Evrimsel algoritmalar, çözümlerin nasıl temsil edildiği ve başarının nasıl ölçüldüğü değiştirilerek birçok farklı türde problem üzerinde iyi çalışacak şekilde ayarlanabilir.
Bu algoritmaların birçok faydası olsa da, sınırlamalarının farkında olmak da önemlidir. İşte evrimsel algoritmaların bazı yaygın dezavantajları:
Hesaplama maliyeti: Birçok olası çözümü tekrar tekrar değerlendirmek güçlü ve pahalı bilgi işlem kaynakları gerektirebilir, bu da bazı uygulamalar için yavaş veya maliyetli olabilir.
Parametre hassasiyeti: Evrimsel algoritmaların başarısı genellikle büyük ölçüde popülasyon boyutu, mutasyon oranı ve seçim yöntemleri gibi doğru başlangıç ayarlarının seçilmesine bağlıdır. Kötü seçimler performansa zarar verebilir.
Yavaş yakınsama: Özellikle çok karmaşık problemlerde çözümleri iyileştirmek için birçok iterasyon gerektirebilir ve bu da diğer yöntemlere kıyasla daha uzun çalışma sürelerine yol açabilir.
Uygunluk fonksiyonu hassasiyeti: Zayıf uygunluk fonksiyonu tasarımı, algoritmaların amaçlanan sorunu çözmek yerine kusurlardan yararlanmasına neden olarak geliştiricileri gerçek performans konusunda yanıltabilir.
Önemli çıkarımlar
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.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
VI
AR
