Evolving intelligent system
કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં, વિકસતી બુદ્ધિશાળી પ્રણાલી એ એક અસ્પષ્ટ તર્ક પ્રણાલી છે જે નિયમો વિકસાવીને પોતાની કામગીરીમાં સુધારો કરે છે. આ તકનીક મશીન લર્નિંગથી ઓળખાય છે, જેમાં બાહ્ય પેટર્ન એલ્ગોરિધમ દ્વારા શીખવામાં આવે છે. ફઝી લોજિક આધારિત મશીન લર્નિંગ ન્યુરો-ફઝી સિસ્ટમો સાથે કામ કરે છે. ગતિશીલ રીતે વિકસતા વાતાવરણને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે બુદ્ધિશાળી પ્રણાલીઓએ સતત વિકસિત થવા, સ્વ-વિકાસ કરવા અને સ્વ-શીખવા માટે સક્ષમ બનવું પડશે. ઇવોલ્વિંગ ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમ્સ (ઇઆઇએસ) ની વિભાવનાની કલ્પના સદીના વળાંકની આસપાસ એન્જેલોવ અને કાસાબોવ દ્વારા 2006 ના આઇઇઇઇ ન્યૂઝલેટરમાં પ્રથમ વખત રચાયેલ ઇઆઇએસ શબ્દસમૂહ સાથે કરવામાં આવી હતી અને 2010 ના લખાણમાં વિસ્તરણ કરવામાં આવ્યું હતું. ઇઆઇએસ સંભવતઃ અજ્ઞાત વાતાવરણ દ્વારા અને સિસ્ટમ સ્વ-દેખરેખ દ્વારા પેદા થયેલ ડેટા સ્ટ્રીમ્સમાંથી સ્વાયત્ત શિક્ષણ દ્વારા તેમની રચના, કાર્યક્ષમતા અને આંતરિક જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વનો વિકાસ કરે છે. ઇ. આઇ. એસ. અંતર્ગત (અસ્પષ્ટ અથવા ન્યુરો-ફઝી) પ્રણાલી માળખાના ક્રમિક વિકાસને ધ્યાનમાં લે છે અને ઉત્ક્રાંતિવાદી અને આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સથી અલગ છે જે રંગસૂત્રોના ક્રોસઓવર, પરિવર્તન, પસંદગી અને પ્રજનન, માતાપિતા અને ઓફ-સ્પ્રિંગ્સ જેવી ઘટનાઓને ધ્યાનમાં લે છે. ઉત્ક્રાંતિવાદી અસ્પષ્ટ અને ચેતા પ્રણાલીઓને કેટલીકવાર "વિકસતી" પણ કહેવામાં આવે છે જે થોડી મૂંઝવણ તરફ દોરી જાય છે. 1990 ના દાયકાના અંતમાં આ વિષય પરના પ્રથમ કાર્યો માટે આ વધુ સામાન્ય હતું. અમલીકરણ EIS અમલમાં મૂકી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, ન્યુરલ નેટવર્ક અથવા અસ્પષ્ટ નિયમ-આધારિત મોડેલનો ઉપયોગ કરીને. વિકસતી રચનાને ધ્યાનમાં લેતા પ્રથમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા હતા. બાદમાં એન. કાસાબોવ અને પી. એન્જેલોવ દ્વારા ન્યુરો-ફઝી મોડેલો માટે તેનું વિસ્તરણ કરવામાં આવ્યું હતું. પી. એન્જેલોવે વિકસતી અસ્પષ્ટ નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓ (ઇએફએસ) ને પ્રથમ ગાણિતિક સ્વ-શિક્ષણ મોડેલ તરીકે રજૂ કરી હતી જે તેની આંતરિક રચનાને ગતિશીલ રીતે વિકસિત કરી શકે છે અને માનવ અર્થઘટનક્ષમ છે અને ઇએફએસ શબ્દસમૂહ બનાવ્યો હતો. સમકાલીન રીતે, ઇ. આઇ. એસ. શીખવા માટે ઓફલાઇન વૃદ્ધિશીલ અભિગમ, એટલે કે, ઇ. એફ. યુ. એન. એન., એન. કાસાબોવ દ્વારા પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યો હતો. પી. એન્જેલોવ, ડી. ફાઇલવ, એન. કાસાબોવ અને ઓ. કોર્ડને 2006માં ઇએફએસ પર પ્રથમ આઇઇઇઇ પરિસંવાદનું આયોજન કર્યું હતું (પરિષદની કાર્યવાહી અહીં મળી શકે છે). ઇ. એફ. એસ. માં સ્ટ્રીમિંગ ડેટામાંથી તેને બહાર કાઢવા માટે ઔપચારિક (અને ગાણિતિક રીતે મજબૂત) શીખવાની પદ્ધતિનો સમાવેશ થાય છે. ઇ. એફ. એસ. પર સૌથી પહેલા અને સૌથી વધુ વ્યાપક રીતે ટાંકવામાં આવેલ વ્યાપક સર્વેક્ષણ 2008માં કરવામાં આવ્યું હતું. બાદમાં 2011 અને 2016માં ઇ. લુઘોફર દ્વારા વાસ્તવિક ઉપયોગો સાથે ઇએફએસ પદ્ધતિઓ પર વ્યાપક સર્વેક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું. પછીના વર્ષોમાં આ ક્ષેત્રમાં વધુ યોગદાન આપનારા અન્ય કાર્યોએ તેને સહભાગી શિક્ષણ વિકસાવવા, વ્યાકરણ વિકસાવવા, નિર્ણય વૃક્ષો વિકસાવવા, માનવ વર્તન મોડેલિંગ વિકસાવવા, સ્વ-માપાંકન (વિકસિત) સેન્સર (ઇ-સેન્સર), અસ્પષ્ટ નિયમ-આધારિત વર્ગીકરણ વિકસાવવા, અસ્પષ્ટ નિયંત્રકો, સ્વાયત્ત ફોલ્ટ ડિટેક્ટર્સ વિકસાવવા સુધી વિસ્તૃત કર્યું. તાજેતરમાં, વિકસતી અસ્પષ્ટ નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓની સ્થિરતા કે જેમાં માળખું શીખવું અને અસ્પષ્ટ રીતે ભારિત પુનરાવર્તિત લઘુત્તમ ચોરસ પરિમાણ સુધારા પદ્ધતિનો સમાવેશ થાય છે તે રોંગ દ્વારા સાબિત કરવામાં આવી છે. સામાન્યીકૃત ઇ. એફ. એસ., જે નિયમોને ફીચર સ્પેસમાં મનસ્વી રીતે ફેરવવાની મંજૂરી આપે છે અને આમ તેમની ડેટા પ્રતિનિધિત્વક્ષમતામાં સુધારો કરવા માટે, નિયમ પાયા (આમ, "સામાન્યીકૃત સ્માર્ટ ઇ. એફ. એસ". તરીકે ઓળખાય છે) ની 'સ્માર્ટનેસ' તરફ નોંધપાત્ર વિસ્તરણ સાથે પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, જે વધુ અર્થઘટનક્ષમતાને મંજૂરી આપે છે અને પરિમાણીયતાના શાપને ઘટાડે છે. વિકસતી ન્યુરો-ફઝી પ્રણાલીઓના સંદર્ભમાં સામાન્યીકૃત નિયમ માળખાનો પણ સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. ઇ. લુઘોફર દ્વારા ઇ. એફ. એસ. માં વધુ પારદર્શક અને સમજી શકાય તેવા નિયમોના પાયા હાંસલ કરવા માટેના કેટલાક પાસાઓ અને પડકારોની ચર્ચા કરવામાં આવી છે. EIS સ્વાયત્ત શિક્ષણ મશીનો (ALMA) અને સ્વાયત્ત બહુ-મોડલ પ્રણાલીઓ (ALMMO) તેમજ સ્વાયત્ત શિક્ષણ પ્રણાલીઓ માટે સૈદ્ધાંતિક અને પદ્ધતિસરનો આધાર બનાવે છે. ફઝી નિયમ-આધારિત વર્ગીકરણ વિકસાવવું, ખાસ કરીને, એક ખૂબ જ શક્તિશાળી નવો ખ્યાલ છે જે ફક્ત વૃદ્ધિશીલ અથવા ઓનલાઇન વર્ગીકરણ કરતાં ઘણું વધારે પ્રદાન કરે છે-તે નવા વર્ગો ઉમેરવામાં આવે છે અથવા હાલના વર્ગોને મર્જ કરવામાં આવે છે. આ માત્ર નવા ડેટા નમૂનાઓ ઉમેરવા અથવા વર્ગીકરણ સપાટીઓ વિકસાવવા માટે અનુકૂળ થવા કરતાં ઘણું વધારે છે. અસ્પષ્ટ નિયમ-આધારિત વર્ગીકરણ એ ઊંડા શિક્ષણ માટેના નવા અભિગમનો પદ્ધતિસરનો આધાર છે જે અત્યાર સુધી બહુસ્તરીય ચેતા નેટવર્કના એક સ્વરૂપ તરીકે ગણવામાં આવતો હતો. ડીપ લર્નિંગ માનવ ક્ષમતાના સ્તરને વટાવીને ઉચ્ચ ચોકસાઇનું સ્તર પ્રદાન કરે છે અને સંશોધકો, ઉદ્યોગો અને વ્યાપક લોકોની કલ્પનાને પકડી લે છે. જો કે, તેમાં સંખ્યાબંધ આંતરિક અવરોધો અને મર્યાદાઓ છે. તેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ "બ્લેક બોક્સ", અપારદર્શક આંતરિક માળખું જેમાં લાખો પરિમાણો છે અને તેમાં સ્તરોની સંખ્યા અને અલ્ગોરિધમ પરિમાણો પર કામચલાઉ નિર્ણયો સામેલ છે. વિશાળ માત્રામાં તાલીમ ડેટા નમૂનાઓ, કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનો (સામાન્ય રીતે જી. પી. યુ. અને/અથવા એચ. પી. સી. ની જરૂર પડે છે) અને સમય (સામાન્ય રીતે ઘણા કલાકોની તાલીમની જરૂર પડે છે) ની જરૂરિયાત. પુનરાવર્તિત શોધ. નવી પરિસ્થિતિઓ માટે ફરીથી તાલીમની જરૂર છે (વિકસિત થઈ રહી નથી). તેમાં સાબિત કન્વર્જન્સ અને સ્થિરતા નથી. મોટાભાગની, જો બધી નહીં, તો ઉપરોક્ત મર્યાદાઓને ડીપ (ફઝી) નિયમ-આધારિત વર્ગીકરણના ઉપયોગથી ટાળી શકાય છે, જે તાજેતરમાં ALMMO પર આધારિત રજૂ કરવામાં આવ્યા હતા, જ્યારે સમાન અથવા વધુ સારું પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કર્યું હતું. પરિણામી પ્રોટોટાઇપ-આધારિત IF.THEN.models સંપૂર્ણપણે અર્થઘટન કરી શકાય તેવું અને ગતિશીલ રીતે વિકસિત થાય છે (તેઓ ઝડપથી અને આપમેળે નવી ડેટા પેટર્ન અથવા નવા વર્ગોમાં પણ અનુકૂલન કરી શકે છે). તેઓ બિન-પેરામેટ્રિક છે અને તેથી, તેમની તાલીમ બિન-પુનરાવર્તિત અને ઝડપી છે (તે સામાન્ય લેપટોપ પર ડેટા નમૂના/છબી દીઠ થોડા મિલિસેકન્ડ્સ લઈ શકે છે જે જી. પી. યુ. અને એચ. પી. સી. નો ઉપયોગ કરતી વખતે પણ તાલીમ માટે જરૂરી વર્તમાન ઊંડા શિક્ષણ પદ્ધતિઓથી વિપરીત છે). વધુમાં, તેમને ક્રમિક રીતે, ઓનલાઈન અથવા વાસ્તવિક સમયમાં તાલીમ આપી શકાય છે. ઇવલ્વિંગ ફઝી રૂલ-આધારિત ક્લાસિફાયર્સનું બીજું પાસું પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યું છે, જે બહુ-વર્ગ વર્ગીકરણ સમસ્યાઓના કિસ્સામાં, વર્ગ પેટા-જગ્યાઓમાં કાસ્કેડેબિલિટી દ્વારા વર્ગ અસંતુલનમાં ઘટાડો અને સ્ટ્રીમિંગ નમૂનાઓમાંથી ફ્લાય પર નવા વર્ગો ઉમેરવા માટે વધેલી લવચીકતા અને પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરે છે. સંદર્ભો અસ્પષ્ટ તર્ક