Evolving intelligent system
கணினி அறிவியலில், வளர்ந்து வரும் அறிவார்ந்த அமைப்பு என்பது ஒரு தெளிவற்ற தர்க்க அமைப்பு ஆகும், இது விதிகளை உருவாக்குவதன் மூலம் சொந்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. இந்த நுட்பம் இயந்திர கற்றலில் இருந்து அறியப்படுகிறது, இதில் வெளிப்புற வடிவங்கள் ஒரு வழிமுறை மூலம் கற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன. தெளிவற்ற தர்க்கம் அடிப்படையிலான இயந்திர கற்றல் நரம்பியல்-தெளிவற்ற அமைப்புகளுடன் வேலை செய்கிறது. புத்திசாலித்தனமான அமைப்புகள் மாறும் சூழலை பிரதிபலிக்கும் வகையில் தொடர்ந்து உருவாகவும், சுயமாக வளரவும், சுயமாக கற்றுக்கொள்ளவும் முடியும். பரிணாம நுண்ணறிவு அமைப்புகள் (ஈஐஎஸ்) என்ற கருத்து இந்த நூற்றாண்டின் தொடக்கத்தில் ஏஞ்சலோவ் மற்றும் கசபோவ் ஆகியோரால் 2006 ஐஇஇஇ செய்திமடலில் முதன்முறையாக உருவாக்கப்பட்ட ஈஐஎஸ் என்ற சொற்றொடருடன் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் 2010 உரையில் விரிவுபடுத்தப்பட்டது. EIS கள் தங்கள் கட்டமைப்பு, செயல்பாடு மற்றும் உள் அறிவு பிரதிநிதித்துவத்தை அறியப்படாத சூழலால் உருவாக்கப்பட்ட தரவு நீரோடைகளிலிருந்து தன்னாட்சி கற்றல் மற்றும் கணினியிலிருந்து சுய கண்காணிப்பு மூலம் உருவாக்குகின்றன. EIS கள் அடிப்படை (தெளிவற்ற அல்லது நரம்பியல்-தெளிவற்ற) அமைப்பு கட்டமைப்பின் படிப்படியான வளர்ச்சியைக் கருத்தில் கொள்கின்றன மற்றும் குரோமோசோம்களின் குறுக்குவெட்டு, பிறழ்வு, தேர்வு மற்றும் இனப்பெருக்கம், பெற்றோர் மற்றும் ஆஃப்-ஸ்பிரிங்ஸ் போன்ற நிகழ்வுகளைக் கருத்தில் கொள்ளும் பரிணாம மற்றும் மரபணு வழிமுறைகளிலிருந்து வேறுபடுகின்றன. பரிணாம தெளிவற்ற மற்றும் நரம்பியல் அமைப்புகள் சில நேரங்களில் "பரிணாமம்" என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன, இது சில குழப்பங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. 1990 களின் பிற்பகுதியில் இந்த தலைப்பில் முதல் படைப்புகளுக்கு இது மிகவும் பொதுவானதாக இருந்தது. செயல்படுத்தல்கள் EISகளை செயல்படுத்தலாம், எடுத்துக்காட்டாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி. ஒரு வளர்ந்து வரும் கட்டமைப்பைக் கருத்தில் கொள்ளும் முதல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் வெளியிடப்பட்டன. இவை பின்னர் என். கசபோவ் மற்றும் பி. ஏஞ்சலோவ் ஆகியோரால் நரம்பியல்-தெளிவற்ற மாதிரிகளுக்காக விரிவுபடுத்தப்பட்டன. பி. ஏஞ்சலோவ் வளர்ந்து வரும் தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை (ஈஎஃப்எஸ்) முதல் கணித சுய கற்றல் மாதிரியாக அறிமுகப்படுத்தினார், இது அதன் உள் கட்டமைப்பை மாறும் வகையில் உருவாக்க முடியும் மற்றும் மனிதனால் விளக்கக்கூடியது மற்றும் ஈஎஃப்எஸ் என்ற சொற்றொடரை உருவாக்கியது. சமகாலத்தில், ஒரு EIS ஐக் கற்றுக்கொள்வதற்கான ஆஃப்லைன் அதிகரிக்கும் அணுகுமுறை, அதாவது, EFuNN, என். கசபோவ் என்பவரால் முன்மொழியப்பட்டது. பி. ஏஞ்சலோவ், டி. ஃபைலேவ், என். கசபோவ் மற்றும் ஓ. கார்டன் ஆகியோர் 2006 ஆம் ஆண்டில் EFS களில் முதல் IEEE சிம்போசியத்தை ஏற்பாடு செய்தனர் (மாநாட்டின் நடவடிக்கைகளை இங்கே காணலாம்). EFS களில் ஸ்ட்ரீமிங் தரவுகளிலிருந்து அதைப் பிரித்தெடுக்க ஒரு முறையான (மற்றும் கணித ரீதியாக ஒலி) கற்றல் பொறிமுறை அடங்கும். EFS களில் ஆரம்ப மற்றும் மிகவும் பரவலாக மேற்கோள் காட்டப்பட்ட விரிவான கணக்கெடுப்பு 2008 இல் செய்யப்பட்டது. பின்னர் 2011 மற்றும் 2016 ஆம் ஆண்டுகளில் உண்மையான பயன்பாடுகளுடன் ஈ. எஃப். எஸ் முறைகள் குறித்த விரிவான ஆய்வுகள் ஈ. லுகோஃபரால் செய்யப்பட்டன. அடுத்தடுத்த ஆண்டுகளில் இந்த பகுதிக்கு மேலும் பங்களித்த பிற படைப்புகள் பங்கேற்பு கற்றல், இலக்கணத்தை உருவாக்குதல், முடிவெடுக்கும் மரங்களை உருவாக்குதல், மனித நடத்தை மாதிரியை உருவாக்குதல், சுய அளவீடு (பரிணாமம்) சென்சார்கள் (ஈசென்சார்கள்), தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான வகைப்படுத்திகளை உருவாக்குதல், தெளிவற்ற கட்டுப்படுத்திகள், தன்னாட்சி தவறு கண்டறிதல்கள் ஆகியவற்றை விரிவுபடுத்தியது. மிக சமீபத்தில், கட்டமைப்பு கற்றல் மற்றும் தெளிவற்ற எடையுள்ள மறுநிகழ்வு குறைந்தபட்ச சதுர அளவுரு புதுப்பிப்பு முறையைக் கொண்ட மாறிவரும் தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளின் ஸ்திரத்தன்மை ரோங்கால் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. பொதுவான EFS, விதிகளை அம்ச இடத்தில் தன்னிச்சையாக சுழற்ற அனுமதிக்கிறது, இதனால் அவற்றின் தரவு பிரதிநிதித்துவத்தை மேம்படுத்துகிறது, விதி தளங்களின் 'புத்திசாலித்தனத்தை' நோக்கி குறிப்பிடத்தக்க நீட்டிப்புகளுடன் முன்மொழியப்பட்டுள்ளது (இதனால், "பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட ஸ்மார்ட் EFS" என்று அழைக்கப்படுகிறது), இது அதிக விளக்கத்தை அனுமதிக்கிறது மற்றும் பரிமாணத்தின் சாபத்தைக் குறைக்கிறது. நரம்பு-தெளிவற்ற அமைப்புகளின் வளர்ச்சியின் பின்னணியில் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட விதி கட்டமைப்பும் வெற்றிகரமாக பயன்படுத்தப்பட்டது. ஈ. எஃப். எஸ்ஸில் மிகவும் வெளிப்படையான மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய விதி தளங்களை அடைவதற்கான பல அம்சங்கள் மற்றும் சவால்கள் ஈ. லுகோஃபரால் விவாதிக்கப்பட்டுள்ளன. தன்னாட்சி கற்றல் இயந்திரங்கள் (ஏ. எல். எம். ஏ) மற்றும் தன்னாட்சி பல மாதிரி அமைப்புகள் (ஏ. எல். எம். எம். ஓ) மற்றும் தன்னாட்சி கற்றல் அமைப்புகளுக்கான கோட்பாட்டு மற்றும் முறைசார் அடிப்படையை ஈ. ஐ. எஸ் உருவாக்குகிறது. உருவெடுக்கும் தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான வகைப்படுத்திகள், குறிப்பாக, மிகவும் சக்திவாய்ந்த புதிய கருத்தாகும், இது வெறுமனே அதிகரிக்கும் அல்லது ஆன்லைன் வகைப்படுத்திகளை விட அதிகமாக வழங்குகிறது-இது புதிய வகுப்புகள் சேர்க்கப்படுவதையோ அல்லது ஏற்கனவே உள்ள வகுப்புகள் இணைக்கப்படுவதையோ சமாளிக்க முடியும். இது புதிய தரவு மாதிரிகள் சேர்க்கப்படுவதற்கோ அல்லது வகைப்பாட்டு மேற்பரப்புகள் உருவாக்கப்படுவதற்கோ ஏற்றது மட்டுமல்ல. தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான வகைப்படுத்திகள் ஆழமான கற்றலுக்கான ஒரு புதிய அணுகுமுறையின் முறையான அடிப்படையாகும், இது இப்போது வரை பல அடுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் ஒரு வடிவமாக கருதப்பட்டது. ஆழமான கற்றல் மனித திறனின் அளவை விட அதிக துல்லியமான நிலைகளை வழங்குகிறது மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள், தொழில்துறை மற்றும் பரந்த பொதுமக்களின் கற்பனையை ஈர்த்தது. இருப்பினும், இது பல உள்ளார்ந்த கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. இவற்றில் பின்வருவன அடங்கும்ஃ "கருப்பு பெட்டி", ஒளிபுகா உள் அமைப்பு இது மில்லியன் கணக்கான அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் வழிமுறை அளவுருக்கள் குறித்த தற்காலிக முடிவுகளை உள்ளடக்கியது. ஒரு பெரிய அளவிலான பயிற்சி தரவு மாதிரிகள், கணக்கீட்டு வளங்கள் (பொதுவாக ஜி. பி. யூ மற்றும்/அல்லது எச். பி. சி தேவைப்படுகிறது) மற்றும் நேரம் (பொதுவாக பல மணிநேர பயிற்சி தேவைப்படுகிறது) தேவை. தொடர்ச்சியான தேடல். புதிய சூழ்நிலைகளுக்கு மீண்டும் பயிற்சி தேவைப்படுகிறது (மாறவில்லை). நிரூபிக்கப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் ஸ்திரத்தன்மை இல்லை. மேலே உள்ள வரம்புகளில் பெரும்பாலானவை, அனைத்தும் இல்லையென்றால், ஆழமான (தெளிவற்ற) விதி அடிப்படையிலான வகைப்படுத்திகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் தவிர்க்கப்படலாம், அவை சமீபத்தில் ALMMo ஐ அடிப்படையாகக் கொண்டு அறிமுகப்படுத்தப்பட்டன, அதே நேரத்தில் ஒத்த அல்லது சிறந்த செயல்திறனை அடைகின்றன. இதன் விளைவாக வரும் முன்மாதிரி அடிப்படையிலான IF.THEN.models முழுமையாக விளக்கக்கூடியவை மற்றும் மாறும் வகையில் உருவாகின்றன (அவை புதிய தரவு வடிவங்கள் அல்லது புதிய வகுப்புகளுக்கு கூட விரைவாகவும் தானாகவும் மாற்றியமைக்க முடியும்). அவை அளவுரு அல்லாதவை, எனவே, அவற்றின் பயிற்சி மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படாதது மற்றும் வேகமானது (இது ஒரு சாதாரண மடிக்கணினியில் தரவு மாதிரி/படத்திற்கு சில மில்லி விநாடிகள் ஆகலாம், இது ஜி. பி. யூ மற்றும் எச். பி. சி ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தும் போது கூட பயிற்சிக்கு தற்போதைய ஆழமான கற்றல் முறைகள் தேவைப்படும் பல மணிநேரங்களுடன் முரண்படுகிறது). மேலும், அவர்களுக்கு படிப்படியாகவோ, ஆன்லைனிலோ அல்லது நிகழ்நேரத்திலோ பயிற்சி அளிக்கப்படலாம். உருவெடுக்கும் தெளிவற்ற விதி அடிப்படையிலான வகைப்படுத்திகளின் மற்றொரு அம்சம் இதில் முன்மொழியப்பட்டுள்ளது, இது பல வகுப்பு வகைப்பாட்டு சிக்கல்கள் ஏற்பட்டால், வகுப்பு துணை இடங்களுக்குள் அடுக்கி வைக்கப்படுவதன் மூலம் வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வைக் குறைப்பதையும், ஸ்ட்ரீமிங் மாதிரிகளிலிருந்து புதிய வகுப்புகளைச் சேர்ப்பதற்கான நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் செயல்திறனை அதிகரிப்பதையும் அடைகிறது. குறிப்புகள் தெளிவற்ற தர்க்கம்