Versla de Machines met Kunstmatige Onvolmaaktheid
Introductie
Kunstmatige Onvolmaaktheid (KPO) is het proces van het creëren van volmaaktheid in een bepaald product, systeem of proces door onvolmaaktheid. KPO wordt steeds populairder in veel industrieën omdat het de uitkomsten verbetert door het creëren van “fouten” die een bepaalde voortgang of interactie versnellen. In deze blog zullen we kijken naar manieren waarop KPO kan worden gebruikt om machineleerprocessen te verslaan.
Vergelijkingsalgoritmes
Vergelijkingsalgoritmes zijn een vorm van machineleren waarbij het systeem zoekt naar patronen in data. KPO kan hierbij worden gebruikt wanneer het systeem niet precies weet wat voor soort patroon er moet worden gezocht, maar in plaats daarvan een schatting maakt en de data vervolgens “verbetert” door middel van KPO. Het algoritme kan dan de vervolgstappen analyseren om er achter te komen wat het beste resultaat geeft.
Neuro-evolutie
Neuro-evolutie is een vorm van KPO waarbij netwerken met artificiële neuronen worden gecreëerd en gebruikt om gedrag en output af te leiden van een bepaalde input. Dit proces kan worden gebruikt om machines slim te maken door een beheerde mate van onvolmaaktheid in ieder neuronaal netwerk te creëren. Door middel van neuro-evolutie kunnen onvolmaakte netwerken worden gecreëerd die meer flexibiliteit hebben om aan veranderingen aan te passen.
Gecontroleerde Fouten
Gecontroleerde Fouten zijn onvolmaaktheid die wordt geïnjecteerd in het algoritme om het algoritme te trainen om adaptief te zijn en te leren van de fouten. De fouten kunnen in een bepaald gebied opsporen waarin het algoritme wordt getraind om te leren van de fouten. Door middel van deze techniek kunnen algoritmes intelligentere voorspellingen gaan maken en beter reageren op veranderende omstandigheden.
Gedragsmodellen
Gedragsmodellen zijn een vorm van KPO waarbij het systeem zoekt naar manieren om een gewenst gedrag te creëren door onvolmaaktheid te introduceren. In plaats van te zoeken naar precieze antwoorden, zoekt het systeem naar manieren om een gewenst gedrag te bereiken door het onvolmaakte antwoord over te schrijven.
Fuzzy-logica
Fuzzy-logica is een vorm van KPO waarbij het systeem zoekt naar onduidelijke antwoorden om een gewenst doel te bereiken. Deze techniek maakt gebruik van vage uitdrukkingen en waarden om een acceptabele oplossing te vinden. Het voordeel van fuzzy-logica is dat het systeem in staat is om flexibeler te reageren op veranderende omstandigheden.
Evolutionair algoritme
Het Evolutionair Algoritme is een proces waarbij het systeem “fouten” gebruikt om uit te knokken voor een gespecificeerd doel. Het systeem kiest het beste antwoord door onvolmaakte antwoorden te vergelijken en de meest gunstige resultaten te selecteren. Door het gebruik van KPO kunnen systems dit proces verbeteren door kortere cyclustijden te hebben, waardoor betere resultaten kunnen worden bereikt.
Kort samengevat
Kunstmatige Onvolmaaktheid is een veelbelovende benadering voor het verbeteren van machineleerprocessen. Door middel van KPO kunnen algoritmes worden getraind om beter te functioneren op veranderende omstandigheden. Door middel van verschillende technieken zoals vergelijkingsalgoritmes, neuro-evolutie, gecontroleerde fouten, gedragsmodellen, fuzzy-logica en evolutionair algoritme kunnen machines slimmer worden getraind om veranderende omstandigheden beter te beheren.
