Algoritm genetic în inteligența artificială: prezentare generală, beneficii și terminologii cheie

Introducere

Un algoritm genetic este folosit pentru a rezolva probleme complicate cu un număr mai mare de variabile și posibile rezultate/soluții. Combinațiile de soluții diferite sunt trecute prin algoritmul darwinian pentru a găsi cele mai bune soluții. Soluțiile mai slabe sunt apoi înlocuite cu descendenții soluțiilor bune.

Totul funcționează pe teoria darwiniană, în care doar cei mai apți indivizi sunt aleși pentru reproducere. Diferitele soluții sunt considerate elemente ale populației și doar soluțiile cele mai potrivite au voie să se reproducă (pentru a crea soluții mai bune). Algoritmii genetici ajută la optimizarea soluțiilor pentru orice problemă anume.

Întregul proces al algoritmilor genetici este o simulare de program de calculator în care atributele problemei și ale soluției sunt tratate ca atribute ale teoriei darwiniste. Procesele de bază care sunt implicate în algoritmii genetici sunt următoarele:

• O populație de soluții este construită pentru orice problemă anume. Elementele populației concurează între ele pentru a-l afla pe cel mai potrivit.
• Elementele populației care sunt apte au voie doar să creeze descendenți (soluții mai bune).
• Genele de la cei mai apți părinți (soluții) creează un descendent mai bun. Astfel, soluțiile viitoare vor fi mai bune și durabile.

Funcționarea algoritmilor genetici în IA

Funcționarea unui algoritm genetic în IA este după cum urmează:

• Componentele populației, adică elementele, sunt denumite gene în algoritmii genetici din IA . Aceste gene formează un individ în populație (numit și cromozom).
• Este creat un spațiu de căutare în care sunt acumulați toți indivizii. Toți indivizii sunt codificați într-o lungime finită în spațiul de căutare.
• Fiecare individ din spațiul de căutare (populație) primește un scor de fitness, care arată capacitatea sa de a concura cu alți indivizi.
• Toți indivizii cu scorurile lor de fitness sunt căutați și menținuți de algoritmul genetic, iar indivizilor cu scoruri de fitness ridicate li se oferă șansa de a se reproduce.
• Noii urmași au „soluții parțiale” mai bune în comparație cu părinții lor. Algoritmii genetici mențin, de asemenea, spațiul spațiului de căutare dinamic pentru acumularea noilor soluții (produs).
• Acest proces se repetă până când descendenții nu au alte atribute/trăsături noi decât părinții lor (convergență). Populația converge la sfârșit și doar soluțiile cele mai potrivite rămân împreună cu descendenții lor (soluții mai bune). Se calculează și scorul de fitness al indivizilor noi din populație (descendent).

Terminologii cheie în algoritmi genetici

• Operator de selecție – Acest operator în algoritmi genetici în IA este responsabil pentru selectarea indivizilor cu scoruri de fitness mai bune pentru reproducere.
• Operator de încrucișare – Operatorul de încrucișare alege un site de încrucișare de unde va avea loc îmbinarea. Locurile de încrucișare la ambii indivizi disponibili pentru împerechere sunt alese aleatoriu și formează noi indivizi.
• Operator de mutație – Acest operator din algoritmul genetic este responsabil pentru încorporarea genelor aleatoare în descendenți pentru a menține diversitatea și a evita convergența prematură.
• Convergență prematură – Dacă o problemă este optimizată rapid, înseamnă că descendenții nu au fost produși la multe niveluri. Soluțiile nu vor fi nici de calitate optimă. Pentru a evita convergența prematură, operatorul de mutație adaugă gene noi.
• Alelă - Valoarea unei anumite gene într-un cromozom este denumită alelă. Setul specificat de alele pentru fiecare genă definește posibilii cromozomi ai acelei gene particulare.

Citiți: Tipuri de algoritmi AI pe care ar trebui să le cunoașteți

Beneficiile și utilizările algoritmilor genetici

• Soluțiile create prin algoritmi genetici sunt puternice și fiabile în comparație cu alte soluții.
• Acestea măresc dimensiunea soluțiilor, deoarece soluțiile pot fi optimizate pe o scară largă de căutare. Acest algoritm poate gestiona și o populație mare.
• Soluțiile produse de algoritmii genetici nu se abate prea mult la modificarea ușoară a intrării. Ele pot suporta un pic de zgomot.
• Algoritmii genetici au o distribuție stocastică care urmează regulile probabilistice de tranziție, făcându-i greu de prezis, dar ușor de analizat.
• Algoritmii genetici pot funcționa și în medii zgomotoase. Poate funcționa și în cazul unor probleme complexe și discrete.
• Datorită eficienței lor, algoritmii genetici au multe aplicații precum rețelele neuronale, logica fuzzy, spargerea codului, filtrarea și procesarea semnalului. Puteți afla mai multe despre algoritmii genetici din AI prin intermediul cursurilor de top oferite de upGrad.

Citește și: Tipuri de algoritm de clasificare în ML

De ce să înveți de la upGrad?

upGrad oferă diverse cursuri de AI care sunt afiliate cu universități și instituții de top. Aceste cursuri urmează o abordare orientată spre industrie și sunt predate de facultăți experți. Cursurile oferite în AI de upGrad sunt următoarele:

• Master of Science in Machine Learning & AI afiliat la Liverpool John Moores University (LJMU).
• Diploma PG în Machine Learning și AI afiliată la IIIT Bangalore.

Beneficiile optării pentru aceste cursuri pe upGrad sunt următoarele:

• upGrad va oferi, de asemenea, suport pentru plasare dacă optați pentru aceste cursuri. upGrad este în parteneriat cu cei mai buni jucători din industrie.
• Veți obține mentorat personalizat dacă optați pentru cursurile menționate mai sus.
• Veți avea ocazia de a alege între multe proiecte, studii de caz, sarcini etc.
• Veți câștiga, de asemenea, statutul de absolvent al LJMU sau IIIT Bangalore dacă optați pentru aceste cursuri.
• Veți întâlni sesiuni de mentorat de la experți din industrie pentru a afla mai multe despre industria AI.
• De asemenea, vi se va oferi un mentor de carieră prin upGrad pentru asistență completă la 360 de grade.
• Aceste cursuri de AI de la upGrad vor acoperi, de asemenea, limbaje de programare, instrumente și baze de date (biblioteci) utilizate în industria AI. Veți avea, de asemenea, acces la vasta comunitate upGrad.

Concluzie

Algoritmii genetici sunt un concept important în AI și sunt unul dintre cei mai performanti algoritmi AI atunci când vine vorba de găsirea soluțiilor optime. Puteți afla mai multe despre acest subiect optând pentru cursurile de IA oferite de upGrad predate de facultăți de experți. Cursul LJMU pe upGrad este de 18 luni, în timp ce celălalt este de 12 luni. Începeți să învățați AI acum!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.