Yapay Zekada Genetik Algoritma: Genel Bakış, Yararlar ve Temel Terminolojiler

Tanıtım

Daha fazla sayıda değişken ve olası sonuçlar/çözümler içeren karmaşık problemleri çözmek için bir genetik algoritma kullanılır. Farklı çözümlerin kombinasyonları, en iyi çözümleri bulmak için Darwinci tabanlı algoritmadan geçirilir. Daha sonra, daha zayıf çözümler, iyi çözümlerin yavrularıyla değiştirilir.

Her şey, üreme için yalnızca en uygun bireylerin seçildiği Darwinci teoriye göre çalışır. Çeşitli çözümler popülasyonun öğeleri olarak kabul edilir ve yalnızca en uygun çözümlerin yeniden üretilmesine (daha iyi çözümler yaratmak için) izin verilir. Genetik algoritmalar, belirli bir problemin çözümlerini optimize etmeye yardımcı olur.

Genetik algoritmaların tüm süreci, problemin ve çözümün niteliklerinin Darwinci teorinin nitelikleri olarak ele alındığı bir bilgisayar programı simülasyonudur. Genetik algoritmalarda yer alan temel işlemler şunlardır:

• Herhangi bir sorun için bir çözüm popülasyonu oluşturulur. Popülasyonun elemanları en uygun olanı bulmak için birbirleriyle yarışırlar.
• Popülasyonun uygun olan öğelerinin yalnızca yavru oluşturmasına izin verilir (daha iyi çözümler).
• En uygun ebeveynlerden (çözümler) gelen genler daha iyi bir yavru yaratır. Böylece gelecekteki çözümler daha iyi ve sürdürülebilir olacaktır.

Yapay Zekada Genetik Algoritmaların Çalışması

Yapay zekada bir genetik algoritmanın çalışması şu şekildedir:

• Popülasyonun bileşenleri, yani elementler, AI'daki genetik algoritmalarda genler olarak adlandırılır . Bu genler, popülasyonda bir birey oluşturur (ayrıca kromozom olarak da adlandırılır).
• Tüm bireylerin toplandığı bir arama alanı oluşturulur. Tüm bireyler arama uzayında sonlu bir uzunluk içinde kodlanmıştır.
• Arama uzayındaki (popülasyon) her bireye, diğer bireylerle rekabet etme yeteneğini söyleyen bir uygunluk puanı verilir.
• Uygunluk puanlarına sahip tüm bireyler genetik algoritma tarafından aranır ve korunur ve uygunluk puanı yüksek olan bireylere üreme şansı verilir.
• Yeni yavru, ebeveynlerine kıyasla daha iyi 'kısmi çözümler' yaşıyor. Genetik algoritmalar ayrıca yeni çözümleri (yavruları) biriktirmek için arama uzayının alanını dinamik tutar.
• Bu işlem, yavrular ebeveynlerinden (convergence) yeni niteliklere/özelliklere sahip olmayana kadar tekrarlanır. Popülasyon sonunda birleşir ve yalnızca en uygun çözümler yavrularıyla birlikte kalır (daha iyi çözümler). Popülasyondaki yeni bireylerin (yavruların) uygunluk puanı da hesaplanır.

Genetik Algoritmalarda Anahtar Terminolojiler

• Seçim Operatörü – AI'daki genetik algoritmalardaki bu operatör, üreme için daha iyi uygunluk puanlarına sahip bireyleri seçmekten sorumludur.
• Çaprazlama Operatörü – Çaprazlama operatörü, birleştirmenin gerçekleşeceği yerden bir çaprazlama sitesi seçer. Çiftleşmeye uygun her iki bireyde de çaprazlama yerleri rastgele seçilir ve yeni bireyler oluşturur.
• Mutasyon Operatörü – Genetik algoritmadaki bu operatör, çeşitliliği korumak ve erken yakınsamayı önlemek için yavrulara rastgele genler yerleştirmekten sorumludur.
• Erken Yakınsama – Bir sorun hızlı bir şekilde optimize edilirse, yavruların pek çok düzeyde üretilmediği anlamına gelir. Çözümler de optimal kalitede olmayacaktır. Erken yakınsamayı önlemek için mutasyon operatörü tarafından yeni genler eklenir.
• Alel - Bir kromozomdaki belirli bir genin değeri, alel olarak adlandırılır. Her gen için belirtilen alel seti, o belirli genin olası kromozomlarını tanımlar.

Okuyun: Bilmeniz Gereken Yapay Zeka Algoritma Türleri

Genetik Algoritmaların Faydaları ve Kullanımları

• Genetik algoritmalarla oluşturulan çözümler, diğer çözümlere göre güçlü ve güvenilirdir.
• Çözümler büyük bir arama ölçeğinde optimize edilebildiğinden çözümlerin boyutunu artırırlar. Bu algoritma aynı zamanda büyük bir popülasyonu da yönetebilir.
• Genetik algoritmalar tarafından üretilen çözümler, girdiyi biraz değiştirerek çok fazla sapma göstermez. Biraz gürültüyle baş edebilirler.
• Genetik algoritmalar, olasılıksal geçiş kurallarını izleyen, onları tahmin etmeyi zorlaştıran ancak analiz etmeyi kolaylaştıran stokastik bir dağılıma sahiptir.
• Genetik algoritmalar gürültülü ortamlarda da çalışabilir. Karmaşık ve ayrık problemlerde de çalışabilir.
• Etkileri nedeniyle, genetik algoritmaların sinir ağları, bulanık mantık, kod kırma, filtreleme ve sinyal işleme gibi birçok uygulaması vardır. upGrad tarafından sunulan en iyi kurslar aracılığıyla AI'daki genetik algoritmalar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Ayrıca Okuyun: ML'de Sınıflandırma Algoritması Türleri

Neden upGrad'dan Öğrenmelisiniz?

upGrad, AI'da en iyi üniversiteler ve kurumlarla bağlantılı çeşitli kurslar sunar. Bu kurslar endüstride bir ilk yaklaşımı izler ve uzman fakülteler tarafından verilir. upGrad tarafından AI'da sağlanan kurslar aşağıdaki gibidir:

• Liverpool John Moores Üniversitesi'ne (LJMU) bağlı Makine Öğrenimi ve AI Bilim Ustası.
• IIIT Bangalore'ye bağlı Makine Öğrenimi ve AI'da PG Diploması.

upGrad'da bu kursları seçmenin faydaları şunlardır:

• Bu kursları seçerseniz, upGrad yerleştirme desteği de sağlayacaktır. upGrad, sektördeki en iyi oyuncularla ortaktır.
• Yukarıda belirtilen kursları seçerseniz, kişiselleştirilmiş mentorluk alacaksınız.
• Birçok proje, vaka çalışması, ödev vb. arasından seçim yapma fırsatına sahip olacaksınız.
• Bu kursları seçerseniz ayrıca LJMU veya IIIT Bangalore mezun statüsünü de kazanacaksınız.
• AI endüstrisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için endüstri uzmanlarından mentorluk oturumlarıyla karşılaşacaksınız.
• 360 derecelik tam destek için upGrad aracılığıyla size bir kariyer danışmanı da sağlanacaktır.
• upGrad'ın AI'daki bu kursları, AI endüstrisinde kullanılan programlama dillerini, araçları ve veritabanlarını (kütüphaneleri) de kapsayacaktır. Ayrıca geniş upGrad topluluğuna da erişebileceksiniz.

Çözüm

Genetik algoritmalar, yapay zekada önemli bir kavramdır ve optimal çözümler bulma konusunda en iyi performans gösteren yapay zeka algoritmalarından biridir. Uzman fakülteler tarafından verilen upGrad tarafından sağlanan AI kurslarını tercih ederek bu konu hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. upGrad'daki LJMU kursu 18 aydır, diğeri ise 12 aydır. Şimdi AI öğrenmeye başlayın!

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.