Evolving intelligent system
कंप्यूटर विज्ञान में, एक विकसित बुद्धिमान प्रणाली एक अस्पष्ट तर्क प्रणाली है जो नियमों को विकसित करके अपने प्रदर्शन में सुधार करती है। तकनीक को मशीन लर्निंग से जाना जाता है, जिसमें बाहरी पैटर्न को एक एल्गोरिथ्म द्वारा सीखा जाता है। अस्पष्ट तर्क आधारित मशीन लर्निंग तंत्रिका-अस्पष्ट प्रणालियों के साथ काम करता है। एक गतिशील रूप से विकसित वातावरण को प्रतिबिंबित करने के लिए बुद्धिमान प्रणालियों को लगातार विकसित होने, आत्म-विकास करने और आत्म-सीखने में सक्षम होना चाहिए। इवॉल्विंग इंटेलीजेंट सिस्टम्स (ई. आई. एस.) की अवधारणा की कल्पना सदी के अंत में वाक्यांश ई. आई. एस. के साथ की गई थी जिसे एंजेलोव और कासाबोव ने पहली बार 2006 के आई. ई. ई. ई. समाचार पत्र में गढ़ा था और 2010 के पाठ में इसका विस्तार किया गया था। ई. आई. एस. संभवतः अज्ञात वातावरण और प्रणाली स्व-निगरानी से उत्पन्न डेटा धाराओं से स्वायत्त शिक्षा के माध्यम से अपनी संरचना, कार्यक्षमता और आंतरिक ज्ञान प्रतिनिधित्व का विकास करते हैं। ई. आई. एस. अंतर्निहित (अस्पष्ट या तंत्रिका-अस्पष्ट) प्रणाली संरचना के क्रमिक विकास पर विचार करते हैं और विकासवादी और आनुवंशिक एल्गोरिदम से भिन्न होते हैं जो गुणसूत्र क्रॉसओवर, उत्परिवर्तन, चयन और प्रजनन, माता-पिता और ऑफ-स्प्रिंग्स जैसी घटनाओं पर विचार करते हैं। विकासवादी अस्पष्ट और तंत्रिका प्रणालियों को कभी-कभी "विकसित" भी कहा जाता है जो कुछ भ्रम पैदा करता है। 1990 के दशक के अंत में इस विषय पर पहले कार्यों के लिए यह अधिक विशिष्ट था। कार्यान्वयन ई. आई. एस. को लागू किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क या अस्पष्ट नियम-आधारित मॉडल का उपयोग करके। पहला तंत्रिका नेटवर्क जो एक विकसित संरचना पर विचार करता है, में प्रकाशित किया गया था। इन्हें बाद में एन. कसाबोव और पी. एंजेलोव द्वारा न्यूरो-फजी मॉडल के लिए विस्तारित किया गया। पी. एंजेलोव ने विकसित अस्पष्ट नियम-आधारित प्रणालियों (ई. एफ. एस.) को पहले गणितीय स्व-शिक्षण मॉडल के रूप में पेश किया जो अपनी आंतरिक संरचना को गतिशील रूप से विकसित कर सकता है और मानव व्याख्यात्मक है और ई. एफ. एस. वाक्यांश गढ़ा। समकालीन रूप से, ई. आई. एस. सीखने के लिए ऑफ़लाइन वृद्धिशील दृष्टिकोण, अर्थात्, ई. एफ. यू. एन. एन., एन. कासाबोव द्वारा प्रस्तावित किया गया था। पी. एंजेलोव, डी. फाइलव, एन. कासाबोव और ओ. कॉर्डन ने 2006 में ईएफएस पर पहली आईईईई संगोष्ठी का आयोजन किया (सम्मेलन की कार्यवाही में पाई जा सकती है)। ई. एफ. एस. में स्ट्रीमिंग डेटा से इसे निकालने के लिए एक औपचारिक (और गणितीय रूप से ध्वनि) सीखने का तंत्र शामिल है। ई. एफ. एस. पर सबसे पहले और सबसे व्यापक रूप से उद्धृत व्यापक सर्वेक्षण 2008 में किया गया था। बाद में ई. लुघोफर द्वारा 2011 और 2016 में वास्तविक अनुप्रयोगों के साथ ई. एफ. एस. विधियों पर व्यापक सर्वेक्षण किए गए। बाद के वर्षों में इस क्षेत्र में और अधिक योगदान देने वाले अन्य कार्यों ने इसे सहभागी शिक्षा, विकसित व्याकरण, विकसित निर्णय पेड़ों, विकसित मानव व्यवहार मॉडलिंग, स्व-अंशांकन (विकसित) सेंसर (ई-सेंसर), विकसित अस्पष्ट नियम-आधारित वर्गीकरण, विकसित अस्पष्ट नियंत्रकों, स्वायत्त फॉल्ट डिटेक्टरों तक विस्तारित किया। हाल ही में, विकसित होने वाली अस्पष्ट नियम-आधारित प्रणालियों की स्थिरता जिसमें संरचना सीखना और अस्पष्ट रूप से भारित पुनरावर्ती न्यूनतम वर्ग पैरामीटर अद्यतन विधि शामिल है, रोंग द्वारा सिद्ध की गई है। सामान्यीकृत ई. एफ. एस., जो नियमों को सुविधा क्षेत्र में मनमाने ढंग से घुमाने की अनुमति देता है और इस प्रकार उनकी डेटा प्रतिनिधित्व क्षमता में सुधार करने के लिए, नियम आधारों (इस प्रकार, "सामान्यीकृत स्मार्ट ई. एफ. एस". के रूप में जाना जाता है) की 'चतुराई' की दिशा में महत्वपूर्ण विस्तार के साथ प्रस्तावित किया गया है, जिससे अधिक व्याख्यात्मकता की अनुमति मिलती है और आयामीता के अभिशाप को कम किया जाता है। न्यूरो-फ़ज़ी प्रणालियों के विकास के संदर्भ में सामान्यीकृत नियम संरचना का भी सफलतापूर्वक उपयोग किया गया था। ई. लुघोफर ने ई. एफ. एस. में अधिक पारदर्शी और समझने योग्य नियम आधार प्राप्त करने के लिए कई पहलुओं और चुनौतियों पर चर्चा की है। ई. आई. एस. स्वायत्त शिक्षण यंत्रों (ए. एल. एम. ए.) और स्वायत्त बहु-मॉडल प्रणालियों (ए. एल. एम. एम. ओ.) के साथ-साथ स्वायत्त शिक्षण प्रणालियों के लिए सैद्धांतिक और पद्धतिगत आधार बनाते हैं। फजी नियम-आधारित वर्गीकरण विकसित करना, विशेष रूप से, एक बहुत ही शक्तिशाली नई अवधारणा है जो केवल वृद्धिशील या ऑनलाइन वर्गीकरण से कहीं अधिक प्रदान करती है-यह नए वर्गों को जोड़े जाने या मौजूदा वर्गों के विलय का सामना कर सकती है। यह केवल नए डेटा नमूनों को जोड़ने या वर्गीकरण सतहों को विकसित करने के लिए अनुकूलित करने से कहीं अधिक है। अस्पष्ट नियम-आधारित वर्गीकरण गहन शिक्षण के लिए एक नए दृष्टिकोण का पद्धतिगत आधार है जिसे अब तक बहु-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप माना जाता था। गहन शिक्षण मानव क्षमता के स्तर को पार करते हुए उच्च परिशुद्धता स्तर प्रदान करता है और शोधकर्ताओं, उद्योग और व्यापक जनता की कल्पना को पकड़ता है। हालाँकि, इसकी कई आंतरिक बाधाएँ और सीमाएँ हैं। इनमें शामिल हैंः "ब्लैक बॉक्स", अपारदर्शी आंतरिक संरचना जिसमें लाखों मापदंड हैं और जिसमें परतों की संख्या और एल्गोरिदम मापदंडों पर तदर्थ निर्णय शामिल हैं। बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा नमूनों, कम्प्यूटेशनल संसाधनों (आमतौर पर जीपीयू और/या एचपीसी की आवश्यकता होती है) और समय (आमतौर पर कई घंटों के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है) की आवश्यकता होती है। पुनरावृत्त खोज। नई स्थितियों के लिए पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है (विकसित नहीं हो रहा है)। सिद्ध अभिसरण और स्थिरता नहीं है। उपरोक्त सीमाओं में से अधिकांश, यदि सभी नहीं हैं, तो डीप (फजी) नियम-आधारित वर्गीकरणों के उपयोग से बचा जा सकता है, जिन्हें हाल ही में समान या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करते हुए ए. एल. एम. एम. ओ. के आधार पर पेश किया गया था। परिणामी प्रोटोटाइप-आधारित IF.THEN.models पूरी तरह से व्याख्यात्मक और गतिशील रूप से विकसित हो रहे हैं (वे नए डेटा पैटर्न या यहां तक कि नए वर्गों के लिए जल्दी और स्वचालित रूप से अनुकूलित हो सकते हैं)। वे गैर-पैरामीट्रिक हैं और इसलिए, उनका प्रशिक्षण गैर-दोहराव और तेज है (इसमें सामान्य लैपटॉप पर प्रति डेटा नमूना/छवि में कुछ मिलीसेकंड लग सकते हैं जो जीपीयू और एचपीसी का उपयोग करते समय भी प्रशिक्षण के लिए आवश्यक वर्तमान गहन शिक्षण विधियों के कई घंटों के विपरीत है)। इसके अलावा, उन्हें क्रमिक रूप से, ऑनलाइन या वास्तविक समय में प्रशिक्षित किया जा सकता है। फजी नियम-आधारित वर्गीकरणों के विकास का एक अन्य पहलू प्रस्तावित किया गया है, जो बहु-श्रेणी वर्गीकरण समस्याओं के मामले में, वर्ग उप-स्थानों में कैस्केडेबिलिटी द्वारा वर्ग असंतुलन की कमी को प्राप्त करता है और प्रवाहित नमूनों से नए वर्गों को जोड़ने के लिए एक बढ़े हुए लचीलेपन और प्रदर्शन को प्राप्त करता है। संदर्भ अस्पष्ट तर्क