Makine Öğrenimi Algoritmaları Kendi Kendini Süren Arabaları Nasıl Mümkün Hale Getirdi?

Makine Öğreniminin en dikkat çekici uygulamalarından biri kendi kendini süren veya otonom arabadır.

IoT gibi diğer yıkıcı teknolojilerle birlikte Makine Öğrenimi , otonom araçların işleyişini iyileştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı oluyor. ML sayesinde, bu otonom arabalar, etraflarındaki ortamı algılama ve güvenli bir şekilde hareket etme kabiliyetine sahiptir, bu da çok az insan müdahalesi gerektirir veya hiç gerektirmez. Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

ML, otonom bir arabadaki merkezi elektronik kontrol ünitesinin (ECU) çok önemli bir bileşeni olsa da, ML'yi kendi kendini süren arabalara daha da entegre etmek ve onları son teknoloji ürünü kreasyonları şekillendirmek için çaba sarf ediliyor. Otonom bir arabadaki ML algoritmalarının birincil işlevlerinden biri, çevredeki ortamın sürekli izlenmesi ve bu çevredeki olası değişiklikleri doğru bir şekilde tahmin etmektir . Bu temel görev daha da bölümlere ayrılabilir.

Dört Alt Görev

• nesne algılama
• Nesne tanımlama/tanıma
• nesne yerelleştirme
• Hareket tahmini

Kendi kendine giden arabalar genellikle GPS, radar, lidar, sonar, odometri ve atalet ölçüm birimleri dahil olmak üzere çevrelerini anlamlandırmalarına yardımcı olan çok sayıda sensör içerir. Ayrıca engelleri belirlemek ve uygun navigasyon yollarını bulmak için duyusal bilgileri yorumlayabilen gelişmiş kontrol sistemlerine de sahiptirler.

Otonom bir otomobilin bilgi-eğlence sistemini çalıştıran ML tabanlı uygulamalar, sensör veri füzyon sistemlerinden bilgi alır ve buna göre tahminlerde bulunur. Bu algoritmalar ayrıca sürücünün hareketini, konuşma tanımayı ve dil çevirisini aracın sistemine entegre edebilir.

Kendi Kendini Süren Arabalar İçin Makine Öğrenimi Algoritmaları

1) Denetimli ML algoritmaları

Bu algoritmalar öğrenmek için eğitim veri setini kullanır. Minimum hata vaat eden istenen seviyeye ulaşana kadar öğrenmeye devam ederler. Denetimli ML algoritmaları ayrıca sınıflandırma, regresyon ve boyut küçültme algoritmaları olarak kategorize edilebilir. Makine Öğrenimi algoritmalarının türü hakkında ayrıntılı bilgi için Makine Öğrenimi Algoritma Türleri hakkında bilgi edinin.

2) Denetimsiz ML algoritmaları

Bu algoritmalar eldeki verileri anlamlandırarak öğrenir. Burada hiçbir eğitim veri seti kullanılmaz. Veriler içinde tanımlanabilir örüntüler bulmaya çalışırlar ve daha sonra verileri aralarındaki benzerlik düzeyine göre sınıflara/gruplara bölerler. Kümeleme ve birliktelik kuralı öğrenme, denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarının iki türüdür.

Şimdi, kendi kendini süren araba algoritmalarının iç işleyişine dalalım. Otonom Arabalar için Makine Öğrenimi Algoritmaları.

Otonom Arabalar için Makine Öğrenimi Algoritmaları

Kendi kendini süren araba Makine Öğrenimi algoritmaları genellikle dört kategoriye ayrılır:

1) Regresyon Algoritmaları

Regresyon algoritmaları, olayları tahmin etmek için açıkça kullanılır. Bayes regresyonu, sinir ağı regresyonu ve karar ormanı regresyonu, kendi kendini süren arabalarda kullanılan üç ana regresyon algoritması türüdür.

Regresyon analizinde iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişki tahmin edilir ve değişkenlerin etkileri farklı ölçeklerde karşılaştırılır. Regresyon analizi temel olarak üç temel metriğe bağlıdır:

• Bağımsız değişken sayısı
• Bağımlı değişkenlerin türü
• Regresyon çizgisinin şekli.

Regresyon algoritmaları, belirli bir görüntü ile belirli bir nesnenin görüntü içindeki konumu arasındaki ilişkinin istatistiksel bir modelini oluşturmak için bir ortamın tekrarlayan yönlerini kullanır. İstatistiksel model, görüntü örnekleme yoluyla hızlı çevrimiçi algılama sağlayabilir. Yavaş yavaş, önemli insan müdahalesi gerektirmeden diğer nesneler hakkında da bilgi edinmeye genişletilebilir.

2) Örüntü Tanıma Algoritmaları (Sınıflandırma)

Genel olarak, gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) tarafından elde edilen görüntüler, çevredeki ortamdan bir dizi veriyle doludur. Belirli bir nesne kategorisini içeren ilgili görüntüleri tanımak için bu verilerin filtrelenmesi gerekir. Kalıp tanıma algoritmalarının girdiği yer burasıdır.

Veri azaltma algoritmaları olarak da bilinen örüntü tanıma algoritmaları, olağandışı veri noktalarını dışlamak için tasarlanmıştır. Bir veri setindeki örüntülerin tanınması, nesneleri sınıflandırmadan önce önemli bir adımdır.

Bu algoritmalar, nesne kenarlarını algılayarak sensörler aracılığıyla elde edilen verileri filtrelemeye ve kenarlara çizgi parçaları ve dairesel yaylar yerleştirmeye yardımcı olur. Örüntü tanıma algoritmaları, bir nesneyi tanımak için nihai özellikleri oluşturmak için çizgi parçalarını ve dairesel yayları birçok farklı şekilde birleştirir.

Yönlendirilmiş gradyanlar (HOG), temel bileşen analizi (PCA), Bayes karar kuralı ve k-en yakın komşu (KNN) histogramlarına sahip destek vektör makineleri (SVM), kendi kendini süren arabalarda en sık kullanılan model tanıma algoritmalarından bazılarıdır.

3) Küme Algoritmaları

Küme algoritmaları, veri noktalarından yapıyı keşfetmede mükemmeldir. ADAS tarafından elde edilen görüntülerin net olmaması veya sınıflandırma algoritmalarının bir nesneyi tanımlamayı gözden kaçırması, dolayısıyla sınıflandırmayı ve sisteme bildirmemesi gibi durumlar da olabilir.

Bu, görüntülerin çok düşük çözünürlüklü olması veya çok az veri noktasına sahip olması nedeniyle olabilir. Bu gibi durumlarda, sistemin çevredeki nesneleri algılaması ve konumlandırması zorlaşır.

Kümeleme algoritmaları, problem sınıfını ve yöntem sınıfını tanımlar. Genel olarak kümeleme teknikleri, merkez tabanlı ve hiyerarşik modelleme yaklaşımları kullanılarak oluşturulur. Tüm kümeleme teknikleri, verileri en büyük ortaklığa sahip gruplar halinde en iyi şekilde düzenlemek için verilerdeki doğal yapılardan yararlanmaya odaklanır.

K-ortalamalar ve çok sınıflı sinir ağları, otonom arabalar için en yaygın kullanılan iki kümeleme algoritmasıdır.

4) Karar Matrisi Algoritmaları

Karar matrisi algoritmaları esas olarak karar verme için kullanılır. Değer kümeleri ve içlerindeki bilgiler arasındaki ilişkilerin performansını sistematik olarak tanımlamak, analiz etmek ve derecelendirmek için tasarlanmıştır. Otonom araçlarda en yaygın olarak kullanılan karar matrisi algoritmaları, eğim artırma (GDM) ve AdaBoosting'dir.

Bu algoritmalar, kendi kendine giden arabanın hareketlerini belirler. Dolayısıyla arabanın sola mı yoksa sağa mı dönmesi gerektiği, fren yapması mı yoksa hızlanması mı gerektiği gibi soruların cevabı, sınıflandırma, tanıma ve nesnelerin bir sonraki hareketini tahmin etme ile ilgili bu algoritmaların doğruluğu ile belirlenir.

Karar matrisi algoritmaları, hata olasılığını en aza indirirken, genel tahmini oluşturmak için tahminleri birleştirilen, bağımsız olarak eğitilmiş çoklu karar modellerini içerir.

Çözüm

Birlikte, tüm bu ML algoritmaları, bildiğimiz gibi kendi kendini süren arabaların işleyişine giriyor. Şu anda, kendi kendini süren arabalar, aracı kontrol etme, navigasyon ve sürüş gibi bir insan sürücünün temel görevlerini yerine getirebilir, ancak elbette bunun da belirli sınırlamaları vardır. Ancak, Makine Öğreniminin daha da ilerlemesi ve kendi kendini süren araba algoritmalarının iyileştirilmesiyle, bu otonom arabalardan dört gözle bekleyeceğimiz çok şey var.

Makine öğrenimini öğrenmekle ilgileniyorsanız ve bir sohbet robotunu nasıl eğiteceğinizi, bir aracıyı tic tac toe oynamak için nasıl eğiteceğinizi ve daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, IIIT-B'nin Makine Öğrenimi ve AI programında PG Diplomasına göz atın.