Evolving intelligent system
কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি বিবর্তিত বুদ্ধিমান ব্যবস্থা হল একটি অস্পষ্ট যুক্তি ব্যবস্থা যা নিয়মগুলি বিকশিত করে নিজের কার্যকারিতা উন্নত করে। কৌশলটি মেশিন লার্নিং থেকে জানা যায়, যেখানে বাহ্যিক নিদর্শনগুলি একটি অ্যালগরিদম দ্বারা শেখা হয়। ফাজি লজিক ভিত্তিক মেশিন লার্নিং নিউরো-ফাজি সিস্টেমের সাথে কাজ করে। গতিশীলভাবে বিবর্তিত পরিবেশকে প্রতিফলিত করার জন্য বুদ্ধিমান ব্যবস্থাগুলিকে ক্রমাগত বিবর্তিত হতে, স্ব-বিকাশ করতে এবং স্ব-শিখতে সক্ষম হতে হবে। ইভোলভিং ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেমস (ই. আই. এস)-এর ধারণাটি শতাব্দীর শেষের দিকে অ্যাঞ্জেলভ এবং কাসাবভ দ্বারা 2006 সালের আই. ই. ই নিউজলেটারে প্রথমবারের জন্য উদ্ভাবিত ই. আই. এস বাক্যাংশটি দিয়ে ধারণা করা হয়েছিল এবং 2010 সালের একটি পাঠ্যে প্রসারিত হয়েছিল। ই. আই. এসগুলি সম্ভবত অজানা পরিবেশ এবং সিস্টেম স্ব-পর্যবেক্ষণ থেকে উত্পন্ন ডেটা স্ট্রিম থেকে স্বায়ত্তশাসিত শিক্ষার মাধ্যমে তাদের কাঠামো, কার্যকারিতা এবং অভ্যন্তরীণ জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব বিকাশ করে। ই. আই. এসগুলি অন্তর্নিহিত (ফাজি বা নিউরো-ফাজি) সিস্টেম কাঠামোর একটি ক্রমিক বিকাশ বিবেচনা করে এবং বিবর্তনীয় এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম থেকে পৃথক যা ক্রোমোজোম ক্রসওভার, মিউটেশন, নির্বাচন এবং প্রজনন, পিতামাতা এবং অফ-স্প্রিংয়ের মতো ঘটনা বিবেচনা করে। বিবর্তনীয় অস্পষ্টতা এবং স্নায়ুতন্ত্রকে কখনও কখনও "বিবর্তিত" বলা হয় যা কিছু বিভ্রান্তির দিকে পরিচালিত করে। 1990-এর দশকের শেষের দিকে এই বিষয়ে প্রথম কাজগুলির ক্ষেত্রে এটি আরও সাধারণ ছিল। বাস্তবায়ন ই. আই. এস প্রয়োগ করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্ক বা অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে। প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি যা একটি বিবর্তিত কাঠামো বিবেচনা করে প্রকাশিত হয়েছিল। এগুলি পরে নিউরো-ফাজি মডেলের জন্য এন কাসাবভ এবং পি অ্যাঞ্জেলভ দ্বারা প্রসারিত হয়েছিল। পি. অ্যাঞ্জেলভ প্রথম গাণিতিক স্ব-শিক্ষণ মডেল হিসাবে বিবর্তিত অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম (ইএফএস) প্রবর্তন করেছিলেন যা তার অভ্যন্তরীণ কাঠামোকে গতিশীলভাবে বিকশিত করতে পারে এবং মানব ব্যাখ্যাযোগ্য এবং ইএফএস বাক্যাংশটি তৈরি করেছে। সমসাময়িকভাবে, একটি ই. আই. এস শেখার জন্য অফলাইন ক্রমবর্ধমান পদ্ধতির প্রস্তাব করেছিলেন এন. কাসাবভ। পি. অ্যাঞ্জেলভ, ডি. ফাইলভ, এন. কাসাবভ এবং ও. কর্ডন 2006 সালে ই. এফ. এস-এর উপর প্রথম আই. ই. ই সিম্পোজিয়ামের আয়োজন করেন (সম্মেলনের কার্যধারা এখানে পাওয়া যাবে)। ই. এফ. এস-এ স্ট্রিমিং ডেটা থেকে এটি বের করার জন্য একটি আনুষ্ঠানিক (এবং গাণিতিকভাবে ভাল) শেখার প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। 2008 সালে ই. এফ. এস-এর উপর প্রাচীনতম এবং সর্বাধিক উদ্ধৃত ব্যাপক সমীক্ষা করা হয়েছিল। পরে 2011 এবং 2016 সালে ই. লুঘোফার দ্বারা প্রকৃত প্রয়োগ সহ ই. এফ. এস পদ্ধতির উপর ব্যাপক সমীক্ষা করা হয়। পরবর্তী বছরগুলিতে এই ক্ষেত্রে আরও অবদান রাখা অন্যান্য কাজগুলি অংশগ্রহণমূলক শিক্ষার বিবর্তন, ব্যাকরণের বিবর্তন, সিদ্ধান্ত বৃক্ষের বিবর্তন, মানব আচরণের মডেলিং, স্ব-ক্রমাঙ্কন (বিবর্তিত) সেন্সর (ই-সেন্সর), অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসের বিবর্তন, অস্পষ্ট নিয়ন্ত্রক, স্বায়ত্তশাসিত ফল্ট ডিটেক্টরের বিবর্তনে এটিকে প্রসারিত করেছে। আরও সম্প্রতি, বিবর্তিত অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক ব্যবস্থাগুলির স্থায়িত্ব যা কাঠামো শেখার এবং অস্পষ্টভাবে ওজনযুক্ত পুনরাবৃত্তিমূলক ন্যূনতম বর্গ পরামিতি আপডেট পদ্ধতির সমন্বয়ে গঠিত, রং দ্বারা প্রমাণিত হয়েছে। সাধারণীকৃত ই. এফ. এস, যা বৈশিষ্ট্যের জায়গায় নিয়মগুলিকে নির্বিচারে ঘোরানোর অনুমতি দেয় এবং এইভাবে তাদের ডেটা প্রতিনিধিত্বযোগ্যতা উন্নত করার জন্য, নিয়মের ভিত্তিগুলির (এইভাবে, "সাধারণীকৃত স্মার্ট ই. এফ. এস" হিসাবে অভিহিত) 'স্মার্টনেস'-এর দিকে উল্লেখযোগ্য সম্প্রসারণের প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে, যা আরও ব্যাখ্যার অনুমতি দেয় এবং মাত্রার অভিশাপ হ্রাস করে। স্নায়ুতন্ত্রের বিবর্তনের প্রেক্ষাপটেও সাধারণীকৃত নিয়ম কাঠামো সফলভাবে ব্যবহার করা হয়েছিল। ই. লুঘোফার ই. এফ. এস-এ আরও স্বচ্ছ এবং বোধগম্য নিয়মের ভিত্তি অর্জনের জন্য বেশ কয়েকটি দিক এবং চ্যালেঞ্জ নিয়ে আলোচনা করেছেন। ই. আই. এসগুলি স্বায়ত্তশাসিত লার্নিং মেশিন (এ. এল. এম. এ) এবং স্বায়ত্তশাসিত মাল্টি-মডেল সিস্টেমের (এ. এল. এম. এম. ও) পাশাপাশি স্বায়ত্তশাসিত লার্নিং সিস্টেমের তাত্ত্বিক এবং পদ্ধতিগত ভিত্তি গঠন করে। অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসগুলির বিবর্তন, বিশেষত, একটি অত্যন্ত শক্তিশালী নতুন ধারণা যা কেবল ক্রমবর্ধমান বা অনলাইন শ্রেণিবিন্যাসের চেয়ে অনেক বেশি প্রস্তাব দেয়-এটি নতুন ক্লাস যুক্ত করা বা বিদ্যমান ক্লাসগুলিকে একীভূত করার সাথে মোকাবিলা করতে পারে। এটি কেবল নতুন তথ্যের নমুনা যোগ করা বা শ্রেণিবিন্যাসের পৃষ্ঠগুলি বিকশিত করার চেয়ে অনেক বেশি। অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণীবিভাগগুলি গভীর শিক্ষার একটি নতুন পদ্ধতির পদ্ধতিগত ভিত্তি যা এখন পর্যন্ত বহু-স্তরযুক্ত স্নায়বিক নেটওয়ার্কের একটি রূপ হিসাবে বিবেচিত হত। গভীর শিক্ষা মানুষের দক্ষতার স্তরকে অতিক্রম করে উচ্চ নির্ভুলতার মাত্রা প্রদান করে এবং গবেষক, শিল্প এবং বৃহত্তর জনসাধারণের কল্পনাকে আকর্ষণ করে। তবে, এর বেশ কয়েকটি অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছেঃ "ব্ল্যাক বক্স", অস্বচ্ছ অভ্যন্তরীণ কাঠামো যার লক্ষ লক্ষ পরামিতি রয়েছে এবং এতে স্তরের সংখ্যা এবং অ্যালগরিদম পরামিতিগুলির উপর অস্থায়ী সিদ্ধান্ত জড়িত। বিপুল পরিমাণ প্রশিক্ষণ তথ্যের নমুনা, গণনামূলক সংস্থান (সাধারণত জিপিইউ এবং/অথবা এইচপিসি প্রয়োজন) এবং সময় (সাধারণত অনেক ঘন্টা প্রশিক্ষণের প্রয়োজন)। পুনরাবৃত্তিমূলক অনুসন্ধান। নতুন পরিস্থিতির জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ প্রয়োজন (বিবর্তিত হচ্ছে না)। প্রমাণিত অভিসরণ এবং স্থিতিশীলতা নেই। সমস্ত না হলেও, উপরের সীমাবদ্ধতাগুলির বেশিরভাগই ডিপ (ফাজি) নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করে এড়ানো যেতে পারে, যা সম্প্রতি এ. এল. এম. এম. ও-র উপর ভিত্তি করে চালু করা হয়েছিল, একই রকম বা আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করার সময়। ফলস্বরূপ প্রোটোটাইপ-ভিত্তিক IF.THEN.models সম্পূর্ণরূপে ব্যাখ্যাযোগ্য এবং গতিশীলভাবে বিবর্তিত হয় (তারা দ্রুত এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন ডেটা প্যাটার্ন বা এমনকি নতুন শ্রেণীর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে)। এগুলি অ-প্যারামেট্রিক এবং তাই, তাদের প্রশিক্ষণ অ-পুনরাবৃত্তিমূলক এবং দ্রুত (এটি একটি সাধারণ ল্যাপটপে ডেটা নমুনা/চিত্র প্রতি কয়েক মিলিসেকেন্ড সময় নিতে পারে যা জিপিইউ এবং এইচপিসি ব্যবহার করার সময়ও প্রশিক্ষণের জন্য বর্তমান গভীর শিক্ষণ পদ্ধতির প্রয়োজনীয় একাধিক ঘন্টার বিপরীতে)। উপরন্তু, তাদের ক্রমবর্ধমানভাবে, অনলাইনে বা বাস্তব সময়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। বিবর্তিত অস্পষ্ট নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসের আরেকটি দিক প্রস্তাব করা হয়েছে, যা বহু-শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার ক্ষেত্রে, শ্রেণী উপ-স্থানগুলিতে ক্যাসক্যাডাবিলিটি দ্বারা শ্রেণী ভারসাম্যহীনতা হ্রাস এবং স্ট্রিমিং নমুনা থেকে ফ্লাইতে নতুন শ্রেণী যুক্ত করার জন্য একটি নমনীয়তা এবং কর্মক্ষমতা অর্জন করে। তথ্যসূত্র অস্পষ্ট যুক্তি