Learning automaton
لرننگ آٹومیٹن ایک قسم کی مشین لرننگ الگورتھم ہے جس کا مطالعہ 1970 کی دہائی سے کیا جاتا ہے۔ آٹومیٹا سیکھنا ماحول سے ماضی کے تجربات کی بنیاد پر ان کے موجودہ عمل کا انتخاب کرتا ہے۔ اگر ماحول غیر معمولی ہو اور مارکوف فیصلہ سازی کا عمل (ایم ڈی پی) استعمال کیا جائے تو یہ کمک سیکھنے کی حد میں آ جائے گا۔ آٹومیٹا سیکھنے میں تاریخ کی تحقیق کا سراغ سوویت یونین میں 1960 کی دہائی کے اوائل میں مائیکل لیوویچ سیٹلن کے کام سے لگایا جا سکتا ہے۔ کچھ ساتھیوں کے ساتھ مل کر، انہوں نے آٹومیٹا افعال کو بیان کرنے کے لیے میٹرکس کے استعمال کے بارے میں کاغذات کا مجموعہ شائع کیا۔ مزید برآں، سیٹلن نے معقول اور اجتماعی آٹومیٹا رویے، اور آٹومیٹا گیمز پر کام کیا۔ 1960 کی دہائی میں ریاستہائے متحدہ میں ہونے والی تحقیقوں کے ذریعے بھی آٹومیٹا سیکھنے کی تحقیقات کی گئیں۔ تاہم، لرننگ آٹومیٹن کی اصطلاح اس وقت تک استعمال نہیں کی گئی تھی جب تک کہ نریندر اور تھاٹھچار نے اسے 1974 میں ایک سروے پیپر میں متعارف نہیں کرایا تھا۔ تعریف ایک لرننگ آٹومیٹن بے ترتیب ماحول میں واقع ایک انکولی فیصلہ سازی کی اکائی ہے جو اپنے ماحول کے ساتھ بار بار بات چیت کے ذریعے زیادہ سے زیادہ عمل سیکھتی ہے۔ اعمال کا انتخاب ایک مخصوص امکان کی تقسیم کے مطابق کیا جاتا ہے جسے ماحولیاتی ردعمل کی بنیاد پر اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے جو آٹومیٹن کسی خاص عمل کو انجام دے کر حاصل کرتا ہے۔ کمک سیکھنے کے شعبے کے حوالے سے، آٹومیٹا سیکھنے کو پالیسی تکرار کے طور پر نمایاں کیا جاتا ہے۔ دیگر کمک سیکھنے والوں کے برعکس، پالیسی تکرار کرنے والے براہ راست پالیسی π میں ہیرا پھیری کرتے ہیں۔ پالیسی تکرار کے لیے ایک اور مثال ارتقائی الگورتھم ہیں۔ رسمی طور پر، نریندر اور تھتھاچار ایک سٹاکاسٹک آٹومیٹن کی وضاحت کرتے ہیں جس میں: ممکنہ ان پٹ کا ایک سیٹ X، ممکنہ اندرونی حالتوں کا ایک سیٹ ± = {±1,.., ممکنہ آؤٹ پٹ کا ایک سیٹ α = {α1,., ممکنہ آؤٹ پٹ کا αr, یا ایکشن، r ≤ s کے ساتھ، ایک ابتدائی اسٹیٹ پروبیبلٹی ویکٹر p (0) = ′p1 (0)، ps (0) ′، ایک کمپیوٹیبل فنکشن A جو ہر ٹائم اسٹیپ کے بعد t، p (t)، کرنٹ ان پٹ، اور کرنٹ اسٹیٹ سے p (t + 1) پیدا کرتا ہے، اور ایک فنکشن G: ± → α جو ہر ٹائم اسٹیپ پر آؤٹ پٹ پیدا کرتا ہے۔ اپنے مقالے میں، وہ صرف اسٹوچسٹک آٹومیٹا کی تحقیقات کرتے ہیں جس میں r = s اور G دو طرفہ ہوتے ہیں، جس سے وہ اعمال اور حالتوں کو الجھاتے ہیں۔ اس طرح کے آٹومیٹن کی حالتیں "مجرد ریاست مجرد پیرامیٹر مارکوف عمل" کی حالتوں سے مطابقت رکھتی ہیں۔ ہر وقت مرحلہ t = 0,1,2، 3،. پر، آٹومیٹن اپنے ماحول سے ایک ان پٹ پڑھتا ہے، p (t) کو a کے ذریعہ p (t + 1) میں اپ ڈیٹ کرتا ہے، تصادفی طور پر امکانات p (t + 1) کے مطابق جانشین حالت کا انتخاب کرتا ہے اور اسی عمل کو آؤٹ پٹ کرتا ہے۔ آٹومیٹن کا ماحول، بدلے میں، عمل کو پڑھتا ہے اور اگلا ان پٹ آٹومیٹن کو بھیجتا ہے۔ اکثر، ان پٹ سیٹ X = {0,1} کا استعمال کیا جاتا ہے، جس میں 0 اور 1 بالترتیب عدم جرمانے اور ماحول کے جرمانے کے ردعمل سے مطابقت رکھتے ہیں۔ اس صورت میں، آٹومیٹن کو جرمانے کے ردعمل کی تعداد کو کم کرنا سیکھنا چاہیے، اور آٹومیٹن اور ماحول کے فیڈ بیک لوپ کو "P-ماڈل" کہا جاتا ہے۔ زیادہ عام طور پر، ایک "کیو-ماڈل" ایک من مانی محدود ان پٹ سیٹ X کی اجازت دیتا ہے، اور ایک "S-ماڈل" حقیقی اعداد کے وقفے [0,1] کو X کے طور پر استعمال کرتا ہے۔ ایک واحد لرننگ آٹومیٹن کا بصری ڈیمو/آرٹ ورک نیو کیسل یونیورسٹی کے مائیکرو سسٹمز (مائیکرو سسٹمز) ریسرچ گروپ نے تیار کیا تھا۔ فائنائٹ ایکشن سیٹ لرننگ آٹومیٹا (ایف اے ایل اے) لرننگ آٹومیٹا کی ایک کلاس ہے جس کے لیے ممکنہ اعمال کی تعداد محدود ہے یا زیادہ ریاضیاتی اصطلاحات میں، جس کے لیے ایکشن سیٹ کا سائز محدود ہے۔ گیم تھیوری آٹومیٹا تھیوری ادب فلپ ارنزولہ اور جان میلر (ہوم پیج): میلر جے اور ارنز اللہ پی (2000): "آئی پی نیٹ ورکس کے لیے آٹومیٹا پر مبنی روٹنگ اسکیموں کو سیکھنے کے ساتھ ایس ماڈل رسپانس انوائرمنٹ کا استعمال کرنا"، پروک۔ اے ٹی ایم اور آئی پی نیٹ ورکس کی کارکردگی ماڈلنگ اور تشخیص پر آٹھویں آئی ایف آئی پی ورکشاپ، پی پی 56/1-56 12، ایلکلی، یوکے۔ ارنز اللہ پی اور میلر جے (1997): "اے ٹی ایم نیٹ ورک پر لاگو ہونے پر کم سگنلنگ کی ضرورت والے دو روٹنگ الگورتھم کا موازنہ کرنا"، پروک۔ انفارمیشن سسٹمز میں پرفارمنس انجینئرنگ پر چودہویں یوکے ٹیلی ٹریفک سمپوزیم، پی پی 20/1-20 4، یو ایم آئی ایس ٹی، مانچسٹر، یوکے۔ ٹیسلن ایم۔ ایل۔ حیاتیاتی نظاموں کا آٹومیشن تھیوری اور ماڈلنگ۔ اکیڈمک پریس ؛ 1973۔ حوالہ جات مشین لرننگ کنٹرول تھیوری