ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கிற்கான பைத்தானின் ஆற்றலைத் திறக்கவும். பரிணாம வழிமுறை வடிவமைப்பு, முக்கிய கருத்துகள், நடைமுறைப் பயன்பாடுகள் மற்றும் சிக்கலான உலகளாவிய சவால்களைத் தீர்க்கும் முன்னணி நூலகங்களை ஆராயுங்கள்.
பைதான் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்: சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான பரிணாம வழிமுறைகளை வடிவமைத்தல்
சிக்கலான தரவு மற்றும் மாறும் சூழல்களால் பெருகிய முறையில் வடிவமைக்கப்படும் உலகில், பாரம்பரிய வழிமுறை அணுகுமுறைகள் பெரும்பாலும் அவற்றின் வரம்புகளை அடைகின்றன. உலகளாவிய விநியோகச் சங்கிலிகளை மேம்படுத்துவது முதல் புதிய அறிவியல் கருதுகோள்களைக் கண்டுபிடிப்பது அல்லது தகவமைப்பு செயற்கை நுண்ணறிவை வடிவமைப்பது வரை, பல சவால்கள் வழக்கமான விதி அடிப்படையிலான அல்லது முழுமையான தேடல் முறைகளை எதிர்க்கின்றன. இங்கே ஜெனடிக் புரோகிராமிங் (GP) வருகிறது – இது இயற்கை பரிணாமக் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தி சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறன் கொண்ட கணினி நிரல்களை தானாக உருவாக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாகும். அதன் பரவலான பயன்பாடு மற்றும் புதுமைக்கு மையமாக இருப்பது பைத்தான் ஆகும், இது அதன் வாசிப்புத்திறன், பன்முகத்தன்மை மற்றும் வளமான அறிவியல் நூலகங்களின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்புக்கு பெயர் பெற்றது.
இந்த "விரிவான" வழிகாட்டி பைதான் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கின் கவர்ச்சிகரமான உலகத்தை ஆராய்கிறது. பரிணாம வழிமுறை வடிவமைப்பின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாங்கள் ஆராய்வோம், GP அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான நடைமுறைப் படிகளைப் பார்ப்போம், அதன் பல்வேறு உலகளாவிய பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம், மேலும் இந்த அதிநவீனத் துறைக்கு அதிகாரம் அளிக்கும் முன்னணி பைதான் நூலகங்களை உங்களுக்கு அறிமுகப்படுத்துவோம். நீங்கள் ஒரு தரவு விஞ்ஞானி, மென்பொருள் பொறியாளர், ஆராய்ச்சியாளர் அல்லது தொழில்நுட்ப ஆர்வலராக இருந்தாலும், பைத்தானுடன் GP-ஐப் புரிந்துகொள்வது மனிதகுலத்தின் மிகவும் அழுத்தமான சில சவால்களுக்கு புதுமையான தீர்வுகளுக்கான கதவுகளைத் திறக்கிறது.
ஜெனடிக் புரோகிராமிங் என்றால் என்ன? ஒரு பரிணாமப் பார்வை
ஜெனடிக் புரோகிராமிங் என்பது சார்லஸ் டார்வினின் இயற்கைத் தேர்வு கோட்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட பரிணாமக் கணக்கீட்டின் ஒரு துணைத் துறையாகும். ஒரு தீர்வை வெளிப்படையாக நிரலாக்கம் செய்வதற்குப் பதிலாக, GP சாத்தியமான நிரல்களின் ஒரு தொகுதியை பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குகிறது, அவற்றை உயிரியல் பரிணாம செயல்முறைகளான தேர்வு, கிராஸ்ஓவர் (மறுசீரமைப்பு), மற்றும் மியூட்டேஷன் மூலம் மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்துகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட பணியை உகந்ததாக அல்லது உகந்த நிலைக்கு அருகில் செய்யும் ஒரு நிரலைக் கண்டுபிடிப்பதே இதன் குறிக்கோள், அந்த உகந்த நிரலின் சரியான தன்மை அறியப்படாதபோதும் கூட.
GP மற்றும் ஜெனடிக் வழிமுறைகள் (GAs) ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு
இவை இரண்டும் அடிக்கடி குழப்பிக் கொள்ளப்பட்டாலும், ஜெனடிக் புரோகிராமிங் மற்றும் ஜெனடிக் வழிமுறைகள் (GAs) ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். இரண்டும் பரிணாம வழிமுறைகள், ஆனால் அவை எதை பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குகின்றன என்பதில் வேறுபடுகின்றன:
- ஜெனடிக் வழிமுறைகள் (GAs): பொதுவாக ஒரு சிக்கலுக்கான அளவுருக்கள் அல்லது குறிப்பிட்ட தீர்வுகளைக் குறிக்கும் நிலையான நீளமுள்ள சரங்களை (பெரும்பாலும் பைனரி அல்லது எண்) பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு GA ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் எடைகளை அல்லது உற்பத்திப் பணிகளின் அட்டவணையை மேம்படுத்தலாம். தீர்வின் அமைப்பு முன்வரையறுக்கப்பட்டது; அதன் மதிப்புகள் மட்டுமே பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்கப்படுகின்றன.
- ஜெனடிக் புரோகிராமிங் (GP): அளவு, வடிவம் மற்றும் சிக்கலான தன்மையில் மாறுபடக்கூடிய கணினி நிரல்களையே பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குகிறது. இந்த நிரல்கள் பெரும்பாலும் மர அமைப்புகளாகக் குறிப்பிடப்படுகின்றன, அங்கு உள் முனைகள் செயல்பாடுகளாகவும் (எ.கா., எண்கணித ஆபரேட்டர்கள், தர்க்க நிபந்தனைகள்) மற்றும் இலை முனைகள் டெர்மினல்களாகவும் (எ.கா., மாறிகள், மாறிலிகள்) இருக்கும். GP உகந்த அளவுருக்களை மட்டுமல்ல, உகந்த நிரல் அமைப்புகளையும் தேடுகிறது. தன்னிச்சையான அமைப்புகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்கும் இந்தத் திறன், தீர்வின் வடிவம் அறியப்படாத அல்லது மிகவும் மாறுபட்ட சிக்கல்களுக்கு புதிய தீர்வுகளைக் கண்டுபிடிப்பதில் GP-ஐ நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்திவாய்ந்ததாக ஆக்குகிறது.
ஒரு தரவுத்தொகுப்பை விவரிக்க சிறந்த கணித சூத்திரத்தைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிப்பதாக கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒரு GA, ax^2 + bx + c போன்ற முன்வரையறுக்கப்பட்ட பல்லுறுப்புக்கோவையின் குணகங்களை மேம்படுத்தலாம். ஆனால் ஒரு GP, முழு சூத்திரத்தையும் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்கி, அதன் வடிவம் பற்றிய எந்த முன் அனுமானமும் இல்லாமல், sin(x) * log(y) + 3*z போன்ற ஒன்றைக் கண்டறியக்கூடும். இதுவே GP-யின் அடிப்படைக் சக்தி.
ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கிற்கான பைத்தானின் இணையற்ற சக்தி
செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் அறிவியல் கணக்கீட்டில் பைத்தானின் எழுச்சி தற்செயலானது அல்ல. அதன் உள்ளார்ந்த குணங்கள் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கைச் செயல்படுத்தவும் பரிசோதிக்கவும் சிறந்த சூழலை உருவாக்குகின்றன:
- வாசிப்புத்திறன் மற்றும் எளிமை: பைத்தானின் தெளிவான, ஆங்கிலம் போன்ற தொடரியல் சிக்கலான வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான அறிவாற்றல் சுமையைக் குறைக்கிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களை வழக்கமான குறியீட்டை விட பரிணாம தர்க்கத்தில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
- விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் நூலகங்கள்: உயர்தர நூலகங்களின் பரந்த தொகுப்பு கிடைக்கிறது. குறிப்பாக GP-க்கு, DEAP (பைத்தானில் விநியோகிக்கப்பட்ட பரிணாம வழிமுறைகள்) போன்ற கட்டமைப்புகள் வலுவான, நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான கருவிகளை வழங்குகின்றன. NumPy, SciPy மற்றும் Pandas போன்ற பொது அறிவியல் நூலகங்கள், ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டு மதிப்பீட்டிற்கு அவசியமான தரவு கையாளுதல் மற்றும் எண் செயல்பாடுகளை எளிதாக்குகின்றன.
- விரைவான முன்மாதிரி மற்றும் பரிசோதனை: GP ஆராய்ச்சியின் மீண்டும் மீண்டும் வரும் தன்மை, புதிய யோசனைகள் மற்றும் கருதுகோள்களின் விரைவான வளர்ச்சி மற்றும் சோதனைக்கு அனுமதிக்கும் பைத்தானின் திறனிலிருந்து பெரிதும் பயனடைகிறது. இது வழிமுறை வடிவமைப்பு, மாற்றம் மற்றும் மதிப்பீட்டின் சுழற்சியை துரிதப்படுத்துகிறது.
- பன்முகத்தன்மை மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு: பைத்தானின் பன்முகத்தன்மை, GP தீர்வுகள் வலை பயன்பாடுகள், தரவு குழாய்கள் அல்லது இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகள் என பெரிய அமைப்புகளில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்படலாம் என்பதைக் குறிக்கிறது. நிதி முதல் சுகாதாரம் மற்றும் பொறியியல் வரை பல்வேறு தொழில்களில், நிஜ உலக, உற்பத்தி சூழல்களில் பரிணமித்த தீர்வுகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு இது முக்கியமானது.
- சமூக ஆதரவு: ஒரு பெரிய மற்றும் சுறுசுறுப்பான உலகளாவிய சமூகம் பைத்தானின் நூலகங்கள், ஆவணங்கள் மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் மன்றங்களுக்கு பங்களிக்கிறது, இது GP-யில் ஆரம்பநிலை மற்றும் மேம்பட்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு விலைமதிப்பற்ற ஆதரவை வழங்குகிறது.
இந்த நன்மைகள் இணைந்து, பைத்தானை கல்வி ஆராய்ச்சி மற்றும் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கின் தொழில்துறை பயன்பாடுகள் ஆகிய இரண்டிற்கும் செல்ல வேண்டிய மொழியாக ஆக்குகின்றன, இது கண்டங்கள் மற்றும் துறைகளில் புதுமைகளை செயல்படுத்துகிறது.
ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கில் பரிணாம வழிமுறைகளின் முக்கிய கருத்துகள்
திறமையான பரிணாம வழிமுறைகளை வடிவமைக்க GP-யின் அடிப்படைக் கட்டுமானத் தொகுதிகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இந்தக் முக்கிய கூறுகளைப் பிரித்துப் பார்ப்போம்:
1. தனிநபர்கள் மற்றும் நிரல் பிரதிநிதித்துவம்
GP-யில், ஒரு "தனிநபர்" என்பது சிக்கலைத் தீர்க்க முயற்சிக்கும் ஒரு சாத்தியமான நிரலாகும். இந்த நிரல்கள் பொதுவாக மர அமைப்புகளாக குறிப்பிடப்படுகின்றன. (X + 2) * Y போன்ற ஒரு எளிய கணித வெளிப்பாட்டைக் கவனியுங்கள். இதை ஒரு மரமாக குறிப்பிடலாம்:
*
/ \
+ Y
/ \
X 2
- உள் முனைகள் (செயல்பாடுகள்): இவை ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வாதங்களை எடுத்து ஒரு மதிப்பைத் தரும் செயல்பாடுகளாகும். எடுத்துக்காட்டுகளில் எண்கணித ஆபரேட்டர்கள் (
+,-,*,/), கணித செயல்பாடுகள் (sin,cos,log), தர்க்க ஆபரேட்டர்கள் (AND,OR,NOT) அல்லது துறை சார்ந்த செயல்பாடுகள் அடங்கும். - இலை முனைகள் (டெர்மினல்கள்): இவை நிரலுக்கான உள்ளீடுகள் அல்லது மாறிலிகள். எடுத்துக்காட்டுகளில் மாறிகள் (
X,Y), எண் மாறிலிகள் (0,1,2.5), அல்லது பூலியன் மதிப்புகள் (True,False) அடங்கும்.
கிடைக்கக்கூடிய செயல்பாடுகள் மற்றும் டெர்மினல்களின் தொகுப்பு "பிரிமிடிவ் செட்"-ஐ உருவாக்குகிறது – இது GP வழிமுறையின் தேடல் வெளியை வரையறுக்கும் ஒரு முக்கியமான வடிவமைப்புத் தேர்வாகும். பிரிமிடிவ் செட்டின் தேர்வு, பரிணாம வளர்ச்சி அடையக்கூடிய நிரல்களின் சிக்கலான தன்மையையும் வெளிப்பாட்டுத் திறனையும் நேரடியாக பாதிக்கிறது. நன்கு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பிரிமிடிவ் செட் ஒரு பயனுள்ள தீர்வைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான வாய்ப்புகளை கணிசமாக மேம்படுத்தும், அதே சமயம் மோசமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒன்று சிக்கலை GP-க்கு தீர்க்க முடியாததாக மாற்றும்.
2. பாப்புலேஷன் (Population)
ஒரு பரிணாம வழிமுறை ஒரு நிரலில் செயல்படாது, ஆனால் ஒரு நிரல்களின் தொகுப்பில் செயல்படுகிறது. இந்த பன்முகத்தன்மை தேடல் வெளியை திறம்பட ஆராய்வதற்கு முக்கியமானது. ஒரு பொதுவான பாப்புலேஷன் அளவு பத்து முதல் ஆயிரக்கணக்கான தனிநபர்கள் வரை இருக்கலாம். ஒரு பெரிய பாப்புலேஷன் பொதுவாக அதிக பன்முகத்தன்மையை வழங்குகிறது, ஆனால் ஒரு தலைமுறைக்கு அதிக கணக்கீட்டுச் செலவுடன் வருகிறது.
3. ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு: வழிகாட்டும் திசைகாட்டி
ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு என்பது எந்தவொரு பரிணாம வழிமுறையின் மிக முக்கியமான அங்கமாகும், குறிப்பாக GP-க்கு. இது ஒரு தனிப்பட்ட நிரல் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலை எவ்வளவு சிறப்பாக தீர்க்கிறது என்பதை அளவிடுகிறது. அதிக ஃபிட்னஸ் மதிப்பு சிறப்பாக செயல்படும் நிரலைக் குறிக்கிறது. ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு பரிணாம செயல்முறைக்கு வழிகாட்டுகிறது, எந்த தனிநபர்கள் உயிர்வாழவும் இனப்பெருக்கம் செய்யவும் வாய்ப்புள்ளது என்பதை தீர்மானிக்கிறது.
ஒரு பயனுள்ள ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டை வடிவமைக்க கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும்:
- துல்லியம்: குறியீட்டு பின்னடைவு அல்லது வகைப்பாடு போன்ற பணிகளுக்கு, ஃபிட்னஸ் பெரும்பாலும் நிரல் வெளியீடுகளை எவ்வளவு துல்லியமாக கணிக்கிறது அல்லது தரவுப் புள்ளிகளை வகைப்படுத்துகிறது என்பதுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது.
- முழுமை: இது சிக்கலின் அனைத்து தொடர்புடைய அம்சங்களையும் உள்ளடக்கியதாக இருக்க வேண்டும்.
- கணக்கீட்டுத் திறன்: ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு மில்லியன் கணக்கான முறை மதிப்பீடு செய்யப்படலாம், எனவே அது கணக்கீட்டு ரீதியாக சாத்தியமானதாக இருக்க வேண்டும்.
- வழிகாட்டுதல்: உகந்த பாதையின் சரியான பாதை அறியப்படாதபோதும் கூட, பரிணாமத் தேடலுக்கு ஒரு சாய்வை வழங்க ஃபிட்னஸ் நிலப்பரப்பு போதுமான அளவு மென்மையாக இருக்க வேண்டும்.
- தண்டனைகள்: சில சமயங்களில், நிரல் சிக்கலான தன்மை ( "ப்ளோட்"-ஐ தணிக்க) அல்லது கட்டுப்பாடுகளை மீறுவது போன்ற விரும்பத்தகாத பண்புகளுக்கு தண்டனைகள் இணைக்கப்படுகின்றன.
ஃபிட்னஸ் செயல்பாடுகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்:
- குறியீட்டு பின்னடைவு: நிரலின் வெளியீடு மற்றும் இலக்கு மதிப்புகளுக்கு இடையேயான சராசரி வர்க்கப் பிழை (MSE) அல்லது மூல சராசரி வர்க்கப் பிழை (RMSE).
- வகைப்பாடு: துல்லியம், F1-ஸ்கோர், ரிசீவர் ஆப்பரேட்டிங் கேரக்டரிஸ்டிக் (ROC) வளைவின் கீழ் உள்ள பகுதி.
- விளையாட்டு AI: விளையாட்டில் பெறப்பட்ட மதிப்பெண், உயிர்வாழும் நேரம், தோற்கடிக்கப்பட்ட எதிரிகளின் எண்ணிக்கை.
- ரோபாட்டிக்ஸ்: பயணித்த தூரம், ஆற்றல் திறன், பணி நிறைவு விகிதம்.
4. தேர்வு: பெற்றோரைத் தேர்ந்தெடுத்தல்
பாப்புலேஷனில் உள்ள அனைத்து தனிநபர்களின் ஃபிட்னஸை மதிப்பீடு செய்த பிறகு, ஒரு தேர்வு பொறிமுறை அடுத்த தலைமுறைக்கு எந்த நிரல்கள் "பெற்றோராக" செயல்படும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது. ஃபிட்டரான தனிநபர்களுக்கு தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதற்கான அதிக நிகழ்தகவு உள்ளது. பொதுவான தேர்வு முறைகள் பின்வருமாறு:
- போட்டித் தேர்வு (Tournament Selection): பாப்புலேஷனிலிருந்து தனிநபர்களின் ஒரு சிறிய துணைக்குழு ('போட்டி அளவு') தோராயமாக தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, மேலும் அவர்களில் ஃபிட்டரான தனிநபர் பெற்றோராக தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார். தேவையான எண்ணிக்கையிலான பெற்றோரைத் தேர்ந்தெடுக்க இது மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. இது வலுவானது மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- ரவுலட் வீல் தேர்வு (Fitness Proportionate Selection): தனிநபர்கள் அவர்களின் ஃபிட்னஸ்க்கு விகிதாசார நிகழ்தகவுடன் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள். கருத்தியல் ரீதியாக, ஒரு ரவுலட் சக்கரம் சுழற்றப்படுகிறது, அங்கு ஒவ்வொரு தனிநபரும் அதன் ஃபிட்னஸ்க்கு விகிதாசாரமான ஒரு துண்டை ஆக்கிரமிக்கிறார்கள்.
- தரவரிசை அடிப்படையிலான தேர்வு: தனிநபர்கள் ஃபிட்னஸ் மூலம் தரவரிசைப்படுத்தப்படுகிறார்கள், மேலும் தேர்வு நிகழ்தகவு முழுமையான ஃபிட்னஸ் மதிப்புகளை விட தரவரிசையை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது சில மிக ஃபிட்டரான தனிநபர்களால் முன்கூட்டியே ஒன்றிணைவதைத் தடுக்க உதவும்.
5. ஜெனடிக் ஆபரேட்டர்கள்: புதிய தனிநபர்களை உருவாக்குதல்
பெற்றோரைத் தேர்ந்தெடுத்தவுடன், அடுத்த தலைமுறைக்கு சந்ததிகளை உருவாக்க ஜெனடிக் ஆபரேட்டர்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஆபரேட்டர்கள் மாறுபாட்டை அறிமுகப்படுத்தி, பாப்புலேஷன் புதிய தீர்வுகளை ஆராய அனுமதிக்கின்றன.
அ. கிராஸ்ஓவர் (மறுசீரமைப்பு)
கிராஸ்ஓவர் இரண்டு பெற்றோர் நிரல்களிலிருந்து மரபணுப் பொருட்களை இணைத்து ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட புதிய சந்ததி நிரல்களை உருவாக்குகிறது. மர அடிப்படையிலான GP-யில், மிகவும் பொதுவான வடிவம் சப்ட்ரீ கிராஸ்ஓவர் ஆகும்:
- இரண்டு பெற்றோர் நிரல்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன.
- ஒவ்வொரு பெற்றோரிடமிருந்தும் ஒரு தோராயமான சப்ட்ரீ தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.
- இந்தத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட சப்ட்ரீகள் பின்னர் பெற்றோருக்கு இடையில் பரிமாறப்படுகின்றன, இது இரண்டு புதிய சந்ததி நிரல்களை உருவாக்குகிறது.
பெற்றோர் 1: (A + (B * C)) பெற்றோர் 2: (D - (E / F)) பெற்றோர் 1-லிருந்து சப்ட்ரீ (B * C) -ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும் பெற்றோர் 2-லிருந்து சப்ட்ரீ (E / F) -ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும் சந்ததி 1: (A + (E / F)) சந்ததி 2: (D - (B * C))
கிராஸ்ஓவர் நிரல் கூறுகளின் புதிய சேர்க்கைகளை ஆராய அனுமதிக்கிறது, வெற்றிகரமான கட்டுமானத் தொகுதிகளை தலைமுறைகள் முழுவதும் பரப்புகிறது.
ஆ. மியூட்டேஷன் (சடுதி மாற்றம்)
மியூட்டேஷன் ஒரு தனிப்பட்ட நிரலில் தோராயமான மாற்றங்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது, மரபணு பன்முகத்தன்மையை உறுதிசெய்து, உள்ளூர் உகந்த நிலையிலிருந்து தப்பிக்க உதவுகிறது. மர அடிப்படையிலான GP-யில், பொதுவான மியூட்டேஷன் வகைகள் பின்வருமாறு:
- சப்ட்ரீ மியூட்டேஷன்: நிரலுக்குள் ஒரு தோராயமான சப்ட்ரீ புதிதாக உருவாக்கப்பட்ட தோராயமான சப்ட்ரீயால் மாற்றப்படுகிறது. இது குறிப்பிடத்தக்க மாற்றங்களை அறிமுகப்படுத்தலாம்.
- பாயிண்ட் மியூட்டேஷன்: ஒரு டெர்மினல் மற்றொரு டெர்மினலால் மாற்றப்படுகிறது, அல்லது ஒரு செயல்பாடு அதே ஆரிட்டி (வாதங்களின் எண்ணிக்கை) கொண்ட மற்றொரு செயல்பாட்டால் மாற்றப்படுகிறது. இது சிறிய, உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட மாற்றங்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது.
அசல் நிரல்: (X * (Y + 2))
சப்ட்ரீ மியூட்டேஷன் ((Y + 2)-ஐ ஒரு புதிய தோராயமான சப்ட்ரீ (Z - 1) மூலம் மாற்றுதல்):
புதிய நிரல்: (X * (Z - 1))
பாயிண்ட் மியூட்டேஷன் ('*'-ஐ '+' மூலம் மாற்றுதல்):
புதிய நிரல்: (X + (Y + 2))
மியூட்டேஷன் விகிதங்கள் பொதுவாக குறைவாக ఉంటాయి, இது ஆய்வுத் தேவையையும் நல்ல தீர்வுகளைப் பாதுகாப்பதையும் சமநிலைப்படுத்துகிறது.
6. முடித்தல் அளவுகோல்கள்
ஒரு குறிப்பிட்ட முடித்தல் அளவுகோல் பூர்த்தி செய்யப்படும் வரை பரிணாம செயல்முறை தொடர்கிறது. பொதுவான அளவுகோல்கள் பின்வருமாறு:
- அதிகபட்ச தலைமுறைகளின் எண்ணிக்கை: ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான மறு செய்கைகளுக்குப் பிறகு வழிமுறை நின்றுவிடும்.
- ஃபிட்னஸ் வரம்பு: ஒரு தனிநபர் ஒரு முன்வரையறுக்கப்பட்ட ஃபிட்னஸ் அளவை அடையும்போது வழிமுறை நின்றுவிடும்.
- நேர வரம்பு: ஒரு குறிப்பிட்ட அளவு கணக்கீட்டு நேரம் கடந்த பிறகு வழிமுறை நின்றுவிடும்.
- முன்னேற்றம் இல்லை: ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான தலைமுறைகளுக்கு பாப்புலேஷனில் சிறந்த ஃபிட்னஸ் மேம்படவில்லை என்றால் வழிமுறை நின்றுவிடும்.
பரிணாம வழிமுறையை வடிவமைத்தல்: பைத்தானுடன் ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி ஒரு ஜெனடிக் புரோகிராமிங் அமைப்பை வடிவமைத்து செயல்படுத்துவதில் உள்ள நடைமுறைப் படிகளை கோடிட்டுக் காட்டுவோம். பைத்தானில் பரிணாமக் கணக்கீட்டிற்கான ஒரு உண்மையான தரமான DEAP நூலகத்தால் வழங்கப்படும் கருத்துகள் மற்றும் கட்டமைப்பை நாங்கள் பெரும்பாலும் குறிப்பிடுவோம்.
படி 1: சிக்கலை உருவாக்குதல் மற்றும் தரவு தயாரித்தல்
நீங்கள் தீர்க்க விரும்பும் சிக்கலை தெளிவாக வரையறுக்கவும். இது குறியீட்டு பின்னடைவு, வகைப்பாடு, கட்டுப்பாடு அல்லது வேறு ஏதாவது ஒன்றா? உங்கள் தரவைச் சேகரித்து முன்கூட்டியே செயலாக்கவும். உதாரணமாக, இது குறியீட்டு பின்னடைவு என்றால், உங்களுக்கு உள்ளீட்டு மாறிகள் (அம்சங்கள்) மற்றும் தொடர்புடைய இலக்கு மதிப்புகள் தேவைப்படும்.
படி 2: பிரிமிடிவ் செட்டை வரையறுக்கவும் (செயல்பாடுகள் மற்றும் டெர்மினல்கள்)
உங்கள் நிரல்கள் கட்டமைக்கப்படும் கட்டுமானத் தொகுதிகளை இங்கு நீங்கள் குறிப்பிடுகிறீர்கள். உங்கள் சிக்கலுக்கு எந்த கணித ஆபரேட்டர்கள், தர்க்க செயல்பாடுகள் மற்றும் உள்ளீட்டு மாறிகள்/மாறிலிகள் பொருத்தமானவை என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்க வேண்டும். DEAP-ல், இது PrimitiveSet ஐப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது.
எடுத்துக்காட்டு: குறியீட்டு பின்னடைவு
சில வெளியீடு z-ஐ தோராயமாக்கும் ஒரு செயல்பாடு f(x, y) = ?-ஐக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிக்கும் ஒரு சிக்கலுக்கு, உங்கள் பிரிமிடிவ் செட் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்:
- செயல்பாடுகள்:
add,sub,mul,div(பூஜ்ஜியத்தால் வகுப்பைக் கையாள பாதுகாக்கப்பட்ட பிரிவு) - டெர்மினல்கள்:
x,y, மற்றும் ஒருவேளை தற்காலிக மாறிலிகள் (ஒரு வரம்பிற்குள் தோராயமாக உருவாக்கப்பட்ட எண்கள்).
from deap import gp
import operator
def protectedDiv(left, right):
try:
return left / right
except ZeroDivisionError:
return 1 # Or some other neutral value
pset = gp.PrimitiveSet("main", arity=2) # arity=2 for x, y inputs
pset.addPrimitive(operator.add, 2) # add(a, b)
pset.addPrimitive(operator.sub, 2) # sub(a, b)
pset.addPrimitive(operator.mul, 2) # mul(a, b)
pset.addPrimitive(protectedDiv, 2) # protectedDiv(a, b)
pset.addTerminal(1) # constant 1
# Rename arguments for clarity
pset.renameArguments(ARG0='x', ARG1='y')
படி 3: ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டை வரையறுக்கவும்
ஒரு தனிப்பட்ட நிரலை (ஒரு மரமாக குறிப்பிடப்படுகிறது) எடுத்து அதன் ஃபிட்னஸ் மதிப்பைத் தரும் ஒரு பைத்தான் செயல்பாட்டை எழுதவும். இதில் பின்வருவன அடங்கும்:
- நிரல் மரத்தை ஒரு இயங்கக்கூடிய பைத்தான் செயல்பாடாக தொகுத்தல்.
- உங்கள் பயிற்சித் தரவுகளுடன் இந்தச் செயல்பாட்டைச் செயல்படுத்துதல்.
- நிரலின் வெளியீடு மற்றும் இலக்கு மதிப்புகளின் அடிப்படையில் பிழை அல்லது மதிப்பெண்ணைக் கணக்கிடுதல்.
குறியீட்டு பின்னடைவுக்கு, இது பொதுவாக சராசரி வர்க்கப் பிழையை (MSE) கணக்கிடுவதை உள்ளடக்கும். ஒரு ஜோடியாகத் திருப்ப நினைவில் கொள்ளுங்கள், ஏனெனில் DEAP ஃபிட்னஸ் மதிப்புகளை ஜோடிகளாக எதிர்பார்க்கிறது (எ.கா., ஒற்றை-குறிக்கோள் உகப்பாக்கத்திற்கு (mse,)).
import numpy as np
# Placeholder for actual data. In a real scenario, these would be loaded.
training_data_points = [(i, i*2) for i in range(-5, 5)] # Example inputs
training_data_labels = [p[0]**2 + p[1] for p in training_data_points] # Example targets (x^2 + y)
def evalSymbReg(individual, points, labels):
# Transform the GP tree into a Python function
func = gp.compile(individual, pset)
# Evaluate the program on the input 'points'
# Handle potential runtime errors from evolved programs (e.g., math domain errors)
sqerrors = []
for p, l in zip(points, labels):
try:
program_output = func(p[0], p[1])
sqerrors.append((program_output - l)**2)
except (OverflowError, ValueError, TypeError): # Catch common errors
sqerrors.append(float('inf')) # Penalize invalid outputs heavily
if float('inf') in sqerrors or not sqerrors: # If all errors are infinite or no errors could be computed
return float('inf'), # Return infinite fitness
return np.mean(sqerrors), # Return as a tuple
படி 4: DEAP டூல்பாக்ஸை உள்ளமைக்கவும்
DEAP Toolbox என்பது உங்கள் பரிணாம வழிமுறையின் அனைத்து தேவையான கூறுகளையும் பதிவு செய்வதற்கும் உள்ளமைப்பதற்கும் ஒரு மையக் கூறு ஆகும்: தனிநபர் உருவாக்கம், பாப்புலேஷன் உருவாக்கம், ஃபிட்னஸ் மதிப்பீடு, தேர்வு, கிராஸ்ஓவர் மற்றும் மியூட்டேஷன்.
from deap import base, creator, tools
# 1. Define Fitness and Individual types
# Minimize fitness (e.g., Mean Squared Error). weights=(-1.0,) for minimization, (1.0,) for maximization
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
# Individual is a PrimitiveTree from gp module, with the defined fitness type
creator.create("Individual", gp.PrimitiveTree, fitness=creator.FitnessMin)
# 2. Initialize Toolbox
toolbox = base.Toolbox()
# 3. Register components
# 'expr' generator for initial population (e.g., ramped half-and-half method)
# min_=1, max_=2 means trees will have a depth between 1 and 2
toolbox.register("expr", gp.genHalfAndHalf, pset=pset, min_=1, max_=2)
# 'individual' creator: combines 'PrimitiveTree' type with 'expr' generator
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.expr)
# 'population' creator: list of individuals
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# Register evaluation function (fitness function) with specific data
toolbox.register("evaluate", evalSymbReg, points=training_data_points, labels=training_data_labels)
# Register genetic operators
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # Tournament selection with size 3
toolbox.register("mate", gp.cxOnePoint) # One-point crossover for tree structures
# Mutation: Replace a random subtree with a new randomly generated one
toolbox.register("mutate", gp.mutUniform, expr=toolbox.expr, pset=pset)
படி 5: புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் பதிவுகளை அமைக்கவும்
உங்கள் பரிணாம வழிமுறையின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்க, பாப்புலேஷன் பற்றிய புள்ளிவிவரங்களை (எ.கா., சிறந்த ஃபிட்னஸ், சராசரி ஃபிட்னஸ், நிரல் அளவு) சேகரிப்பது அவசியம். DEAP-ன் Statistics பொருள் மற்றும் HallOfFame இதற்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
mstats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
# Register functions to calculate and store various statistics for each generation
mstats.register("avg", np.mean)
mstats.register("std", np.std)
mstats.register("min", np.min)
mstats.register("max", np.max)
hof = tools.HallOfFame(1) # Stores the single best individual found during the evolution
படி 6: பிரதான பரிணாம வளையத்தை இயக்கவும்
இங்குதான் பரிணாம வழிமுறை உயிர்ப்பிக்கப்படுகிறது. DEAP, eaSimple போன்ற உயர்-நிலை வழிமுறைகளை வழங்குகிறது, இது நிலையான தலைமுறை பரிணாம செயல்முறையை உள்ளடக்கியது. நீங்கள் பாப்புலேஷன், டூல்பாக்ஸ், ஜெனடிக் ஆபரேட்டர் நிகழ்தகவுகள், தலைமுறைகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் புள்ளிவிவரங்களைக் கையாள்பவர்களைக் குறிப்பிடுகிறீர்கள்.
NGEN = 50 # Number of generations to run the evolution for
POP_SIZE = 300 # Size of the population (number of individuals)
CXPB = 0.9 # Probability of applying crossover on an individual
MUTPB = 0.1 # Probability of applying mutation on an individual
population = toolbox.population(n=POP_SIZE) # Initialize the first generation
# Run the evolutionary algorithm
# eaSimple is a basic generational evolutionary algorithm loop
population, log = tools.algorithms.eaSimple(population, toolbox, CXPB, MUTPB, NGEN,
stats=mstats, halloffame=hof, verbose=True)
# The best program found throughout all generations is stored in hof[0]
best_program = hof[0]
print(f"Best program found: {best_program}")
படி 7: முடிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து சிறந்த நிரலை விளக்கவும்
பரிணாம செயல்முறை முடிந்த பிறகு, பதிவுகள் மற்றும் HallOfFame-ல் காணப்படும் சிறந்த தனிநபரைப் பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள். நீங்கள் பரிணமித்த நிரல் மரத்தைக் காட்சிப்படுத்தலாம், காணப்படாத தரவுகளில் அதன் செயல்திறனைச் சோதிக்க அதைத் தொகுக்கலாம், மேலும் அதன் தர்க்கத்தை விளக்க முயற்சிக்கலாம். குறியீட்டு பின்னடைவுக்கு, இது அது கண்டுபிடித்த கணித வெளிப்பாட்டை ஆராய்வதைக் குறிக்கிறது.
# Evaluate the best program on the training data to confirm its fitness
final_fitness = toolbox.evaluate(best_program)
print(f"Final training fitness of the best program: {final_fitness}")
# Optionally, compile and test on new, unseen data to check generalization
# new_test_points = [(6, 12), (7, 14)]
# new_test_labels = [6**2 + 12, 7**2 + 14]
# test_fitness = evalSymbReg(best_program, new_test_points, new_test_labels)
# print(f"Test fitness of the best program: {test_fitness}")
# To visualize the tree (requires graphviz installed and callable from path)
# from deap import gp
# import matplotlib.pyplot as plt
# nodes, edges, labels = gp.graph(best_program)
# import pygraphviz as pgv
# g = pgv.AGraph()
# g.add_nodes_from(nodes)
# g.add_edges_from(edges)
# g.layout(prog='dot')
# for i in nodes: g.get_node(i).attr['label'] = labels[i]
# g.draw('best_program.pdf')
பைதான் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கின் நடைமுறைப் பயன்பாடுகள் (உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டுகள்)
GP-யின் நிரல்களைத் தானாக உருவாக்கும் திறன், உலகெங்கிலும் உள்ள பல தொழில்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சித் துறைகளில் அதை ஒரு விலைமதிப்பற்ற கருவியாக ஆக்குகிறது. இதோ சில கட்டாய உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டுகள்:
1. குறியீட்டு பின்னடைவு: தரவுகளில் மறைக்கப்பட்ட உறவுகளை வெளிக்கொணர்தல்
விளக்கம்: உள்ளீடு-வெளியீடு ஜோடிகளின் தரவுத்தொகுப்பைக் கொண்டு, GP அவற்றுக்கிடையேயான உறவை சிறப்பாக விவரிக்கும் ஒரு கணித வெளிப்பாட்டை பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்க முடியும். இது தானியங்கு அறிவியல் கண்டுபிடிப்புக்கு ஒப்பானது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் அவற்றின் வடிவம் பற்றிய முன் அனுமானங்கள் இல்லாமல் அடிப்படைக் விதிகளை வெளிக்கொணர அனுமதிக்கிறது.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- காலநிலை அறிவியல்: பல்வேறு புவியியல் பகுதிகளில் சேகரிக்கப்பட்ட சென்சார் தரவுகளிலிருந்து புதிய காலநிலை மாதிரிகளைக் கண்டுபிடிப்பது, அமேசான் மழைக்காடுகள் முதல் ஆர்க்டிக் பனிக்கட்டிகள் வரையிலான பல்வேறு சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளில் வானிலை முறைகளைக் கணிக்க அல்லது சுற்றுச்சூழல் மாற்றங்களின் தாக்கத்தை கணிக்க உதவுகிறது.
- பொருளாதாரம் மற்றும் நிதி: பங்குச் சந்தை இயக்கங்கள், சரக்கு விலைகள் அல்லது பெரிய பொருளாதார குறிகாட்டிகளுக்கான கணிப்புக் சூத்திரங்களைப் பெறுதல், பல்வேறு உலகளாவிய சந்தைகளில் நிதி ஆய்வாளர்கள் மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்களுக்கு உதவுதல் (எ.கா., வளர்ந்து வரும் சந்தைகளில் பணவீக்கத்தைக் கணித்தல் அல்லது முக்கிய நாணயங்களுக்கு இடையேயான மாற்று விகித ஏற்ற இறக்கங்கள்).
- இயற்பியல் மற்றும் பொறியியல்: சோதனைத் தரவுகளிலிருந்து இயற்பியல் விதிகள் அல்லது பொறியியல் வடிவமைப்பு சமன்பாடுகளை தானாகவே பெறுதல், பொருட்கள் அறிவியல் அல்லது சிக்கலான அமைப்பு வடிவமைப்பில் ஆராய்ச்சியை விரைவுபடுத்துதல், ஐரோப்பா முதல் ஆசியா வரையிலான விண்வெளி பொறியியலில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
2. இயந்திர கற்றல்: தானியங்கு மாதிரி வடிவமைப்பு மற்றும் அம்சப் பொறியியல்
விளக்கம்: GP, இயந்திர கற்றல் குழாய்களின் கூறுகளை பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், இது முற்றிலும் மனிதனால் வடிவமைக்கப்பட்ட மாதிரிகளை விட வலுவான மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தீர்வுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- தானியங்கு அம்சப் பொறியியல் (AutoFE): மூலத் தரவுகளிலிருந்து புதிய, மிகவும் கணிக்கும் அம்சங்களைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல், இது பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை கணிசமாக அதிகரிக்கும். உதாரணமாக, சுகாதாரத் துறையில், ஆப்பிரிக்கா மற்றும் ஆசியாவில் உள்ள கிளினிக்குகளிலிருந்து மூல நோயாளி முக்கிய அறிகுறிகளை இணைத்து, நோய் முன்னேற்றத்தை சிறப்பாகக் குறிக்கும் அம்சங்களை GP உருவாக்க முடியும், இது உலகளவில் கண்டறியும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது.
- மாதிரித் தேர்வு மற்றும் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் உகப்பாக்கம்: GP, உகந்த இயந்திர கற்றல் மாதிரி கட்டமைப்புகள் (எ.கா., நியூரல் நெட்வொர்க் இடவியல்) அல்லது ஹைப்பர்பாராமீட்டர் அமைப்புகளைத் தேடலாம், இது பெரும்பாலும் நேரத்தைச் செலவழிக்கும் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துகிறது. இது உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு முக்கியமானது, AI தீர்வுகளை விரைவாகப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
- முடிவு மரங்கள்/விதிமுறைகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல்: நிபுணர்களால் புரிந்து கொள்ளக்கூடிய மிகவும் விளக்கக்கூடிய வகைப்பாடு அல்லது பின்னடைவு விதிகளை உருவாக்குதல், பல்வேறு தேசியப் பொருளாதாரங்களில் கடன் இடர் மதிப்பீடு போன்ற துறைகளில் முடிவெடுப்பதில் உதவுதல் அல்லது உலகளவில் பொது சுகாதார அமைப்புகளில் நோய் வெடிப்பைக் கணித்தல்.
3. ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகள்: தகவமைப்பு தன்னாட்சி முகவர்கள்
விளக்கம்: GP, ரோபோக்கள் மற்றும் தன்னாட்சி முகவர்களுக்கான கட்டுப்பாட்டுக் கொள்கைகள் அல்லது நடத்தைகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குவதில் சிறந்து விளங்குகிறது, குறிப்பாக வெளிப்படையான நிரலாக்கம் கடினமாக இருக்கும் மாறும் அல்லது நிச்சயமற்ற சூழல்களில்.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- தன்னாட்சி வழிசெலுத்தல்: வட அமெரிக்காவில் உள்ள நகர்ப்புற சூழல்கள் முதல் ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள தொலைதூர விவசாய நிலங்கள் வரை, பல்வேறு நிலப்பரப்புகளில் இயங்கும் ஆளில்லா வான்வழி வாகனங்கள் (UAVs) அல்லது தரை ரோபோக்களுக்கான கட்டுப்பாட்டு நிரல்களைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல், ஒவ்வொரு தற்செயலுக்கும் வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல்.
- தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன்: ஜெர்மனியில் உள்ள வாகனத் தொழிற்சாலைகள் முதல் தென் கொரியாவில் உள்ள எலக்ட்ரானிக்ஸ் அசெம்பிளி லைன்கள் வரை, உற்பத்தி ஆலைகளில் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்திற்காக ரோபோ கை இயக்கங்களை மேம்படுத்துதல், இது அதிகரித்த உற்பத்தித்திறன் மற்றும் குறைந்த கழிவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
- ஸ்மார்ட் உள்கட்டமைப்பு: டோக்கியோ அல்லது மும்பை போன்ற பரபரப்பான பெருநகரங்களுக்கு தகவமைப்பு போக்குவரத்து கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளை உருவாக்குதல், நெரிசல் மற்றும் மாசுபாட்டைக் குறைக்க நிகழ்நேரத்தில் போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மேம்படுத்துதல்.
4. விளையாட்டு AI மற்றும் உருவகப்படுத்துதல்கள்: அறிவார்ந்த மற்றும் தகவமைப்பு எதிரிகள்
விளக்கம்: GP, விளையாட்டுகளுக்கு சிக்கலான மற்றும் மனிதனைப் போன்ற AI-ஐ உருவாக்கலாம், அல்லது உருவகப்படுத்துதல்களுக்குள் நடத்தைகளை மேம்படுத்தலாம், இது மிகவும் ஈர்க்கக்கூடிய அனுபவங்களுக்கு அல்லது மிகவும் துல்லியமான கணிப்பு மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- டைனமிக் விளையாட்டு: நிகழ்நேரத்தில் வீரர்களின் உத்திகளுக்கு ஏற்ப மாறும் AI எதிரிகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல், சாதாரண மொபைல் விளையாட்டுகள் முதல் போட்டி இ-ஸ்போர்ட்ஸ் வரை, உலகெங்கிலும் உள்ள வீரர்களுக்கு மிகவும் சவாலான மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கேமிங் அனுபவத்தை வழங்குதல்.
- மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்கள்: பொருளாதார அல்லது இராணுவ உருவகப்படுத்துதல்களுக்கு அதிநவீன முகவர்களை உருவாக்குதல், ஆய்வாளர்கள் பல்வேறு உத்திகளைச் சோதிக்கவும், புவிசார் அரசியல் காட்சிகள் அல்லது சர்வதேச மேம்பாட்டுத் திட்டங்களில் வள மேலாண்மைக்கான விளைவுகளைக் கணிக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
5. நிதி மாதிரியாக்கம்: வர்த்தக உத்திகள் மற்றும் இடர் மேலாண்மையைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல்
விளக்கம்: GP புதிய வடிவங்களைக் கண்டறிந்து, நிதிச் சந்தைகளில் கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும், அவை சிக்கலான மற்றும் நேரியல் அல்லாதவை என்று அறியப்படுகின்றன.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- தானியங்கு வர்த்தக உத்திகள்: பல்வேறு பரிமாற்றங்களில் (எ.கா., நியூயார்க் பங்குச் சந்தை, லண்டன் பங்குச் சந்தை, டோக்கியோ பங்குச் சந்தை) பல்வேறு நிதி கருவிகளுக்கு லாபகரமான நுழைவு மற்றும் வெளியேறும் புள்ளிகளைக் கண்டறியும் வழிமுறைகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல், பல்வேறு சந்தை நிலைமைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறைச் சூழல்களுக்கு ஏற்ப மாற்றுதல்.
- இடர் மதிப்பீடு: பல்வேறு பொருளாதாரங்களில் உள்ள தனிநபர்கள் அல்லது நிறுவனங்களுக்கான கடன் இடரை மதிப்பிடுவதற்கான மாதிரிகளை உருவாக்குதல், உள்ளூர் மற்றும் உலகப் பொருளாதார மாறிகளைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது, வங்கிகள் மற்றும் நிதி நிறுவனங்களுக்கு அவர்களின் சர்வதேச போர்ட்ஃபோலியோக்களில் தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதில் உதவுதல்.
6. மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் பொருட்கள் அறிவியல்: கட்டமைப்புகள் மற்றும் பண்புகளை மேம்படுத்துதல்
விளக்கம்: GP, மருந்து செயல்திறனுக்கான மூலக்கூறு கட்டமைப்புகளை அல்லது விரும்பிய பண்புகளுக்கான பொருள் கலவைகளை மேம்படுத்த பரந்த வடிவமைப்பு வெளிகளை ஆராய முடியும்.
உலகளாவிய தாக்கம்:
- மருந்து வேட்பாளர் உருவாக்கம்: குறிப்பிட்ட விரும்பிய பண்புகளுடன் (எ.கா., ஒரு இலக்கு புரதத்துடன் பிணைப்பு நாட்டம்) வேதியியல் சேர்மங்களைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்குதல், தொற்றுநோய்கள் அல்லது புறக்கணிக்கப்பட்ட நோய்கள் போன்ற உலகளாவிய சுகாதார சவால்களுக்கான மருந்து கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையை விரைவுபடுத்துதல்.
- புதிய பொருள் வடிவமைப்பு: விண்வெளி கூறுகள் முதல் நிலையான ஆற்றல் தொழில்நுட்பங்கள் வரையிலான பயன்பாடுகளுக்கு மேம்பட்ட பண்புகளுடன் (எ.கா., வலிமை, கடத்துத்திறன், வெப்ப எதிர்ப்பு) புதிய பொருள் கலவைகள் அல்லது கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடித்தல், உற்பத்தி மற்றும் பசுமை ஆற்றலில் உலகளாவிய புதுமைக்கு பங்களித்தல்.
ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கிற்கான பிரபலமான பைதான் நூலகங்கள்
GP-யில் பைத்தானின் வலிமை, சிறப்பு நூலகங்களால் கணிசமாக அதிகரிக்கப்படுகிறது, அவை பெரும்பாலான வழக்கமான குறியீட்டைச் சுருக்கி, டெவலப்பர்களை சிக்கலின் பிரத்தியேகங்களில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கின்றன.
1. DEAP (பைத்தானில் விநியோகிக்கப்பட்ட பரிணாம வழிமுறைகள்)
DEAP பைத்தானில் பரிணாமக் கணக்கீட்டிற்கான மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றும் நெகிழ்வான கட்டமைப்பாகும். ஜெனடிக் புரோகிராமிங், ஜெனடிக் வழிமுறைகள், பரிணாம உத்திகள் மற்றும் பல போன்ற பல்வேறு வகையான பரிணாம வழிமுறைகளைச் செயல்படுத்த விரிவான கருவிகள் மற்றும் தரவுக் கட்டமைப்புகளை இது வழங்குகிறது.
- முக்கிய அம்சங்கள்:
- நெகிழ்வான கட்டமைப்பு: மிகவும் மட்டுப்படுத்தப்பட்டது, பயனர்கள் வெவ்வேறு தேர்வு ஆபரேட்டர்கள், கிராஸ்ஓவர் முறைகள், மியூட்டேஷன் உத்திகள் மற்றும் முடித்தல் அளவுகோல்களை இணைக்க அனுமதிக்கிறது.
- மர அடிப்படையிலான GP ஆதரவு:
PrimitiveSetமற்றும் சிறப்பு ஜெனடிக் ஆபரேட்டர்களுடன் மர அடிப்படையிலான நிரல் பிரதிநிதித்துவத்திற்கு சிறந்த ஆதரவு. - இணையான செயலாக்கம்: கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான GP பணிகளுக்கு முக்கியமான, இணையான மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டிற்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவு.
- புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் பதிவுகள்: தலைமுறைகள் முழுவதும் பாப்புலேஷன் புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் சிறந்த தனிநபர்களைக் கண்காணிப்பதற்கான கருவிகள்.
- பயிற்சிகள் மற்றும் ஆவணங்கள்: விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள் கற்றல் மற்றும் செயல்படுத்துவதற்கு அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகின்றன.
- DEAP-ஐ ஏன் தேர்வு செய்ய வேண்டும்? தங்கள் பரிணாம வழிமுறைகள் மீது நுணுக்கமான கட்டுப்பாடு தேவைப்படும் மற்றும் மேம்பட்ட GP நுட்பங்களை ஆராய விரும்பும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு, DEAP அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் சக்தி காரணமாக விரும்பப்படும் தேர்வாகும்.
2. PyGAD (டீப் லேர்னிங் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான பைதான் ஜெனடிக் வழிமுறை)
அளவுருக்களை மேம்படுத்துவதில் (நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் உள்ள எடைகள் போன்றவை) ஜெனடிக் வழிமுறைகளை (GAs) முதன்மையாகக் கொண்டிருந்தாலும், PyGAD என்பது ஒரு பயனர் நட்பு நூலகமாகும், இது எளிமையான GP போன்ற பணிகளுக்கு மாற்றியமைக்கப்படலாம், குறிப்பாக "நிரலை" செயல்கள் அல்லது அளவுருக்களின் நிலையான-நீள வரிசையாகக் குறிப்பிட முடிந்தால்.
- முக்கிய அம்சங்கள்:
- பயன்படுத்த எளிதானது: எளிமையான API, அடிப்படை GAs-ஐ மிக விரைவாக அமைத்து இயக்க உதவுகிறது.
- டீப் லேர்னிங் ஒருங்கிணைப்பு: மாதிரி மேம்படுத்தலுக்காக Keras மற்றும் PyTorch போன்ற டீப் லேர்னிங் கட்டமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதில் வலுவான கவனம்.
- காட்சிப்படுத்தல்: தலைமுறைகள் முழுவதும் ஃபிட்னஸை வரைபடமாக்குவதற்கான செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது.
- GP-க்கான பரிசீலனைகள்: பாரம்பரிய மர அடிப்படையிலான அர்த்தத்தில் இது இயல்பாக ஒரு "ஜெனடிக் புரோகிராமிங்" நூலகம் அல்ல என்றாலும், சிக்கல் களம் அத்தகைய பிரதிநிதித்துவத்தை அனுமதித்தால், செயல்பாடுகளின் வரிசைகள் அல்லது நேரியல் ஜெனடிக் புரோகிராமை ஒத்திருக்கக்கூடிய உள்ளமைவு அமைப்புகளைப் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்க PyGAD பயன்படுத்தப்படலாம். கட்டமைப்பு ஓரளவு நிலையானதாகவும், அளவுருக்கள் பரிணாம வளர்ச்சிக்கு உள்ளாக்கப்படும் சிக்கல்களுக்கு இது மிகவும் பொருத்தமானது.
3. GpLearn (Scikit-learn-ல் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்)
GpLearn என்பது ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கிற்கான ஒரு scikit-learn இணக்கமான நூலகமாகும். அதன் முதன்மை கவனம் குறியீட்டு பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாடு ஆகும், இது தற்போதுள்ள scikit-learn இயந்திர கற்றல் குழாய்களில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது.
- முக்கிய அம்சங்கள்:
- Scikit-learn API: பழக்கமான
.fit()மற்றும்.predict()முறைகள் ML பயிற்சியாளர்களுக்கு எளிதாக்குகின்றன. - குறியீட்டு பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாடு: இந்த பணிகளுக்காக பிரத்யேகமானது, தானியங்கு அம்சப் பொறியியல் போன்ற அம்சங்களை வழங்குகிறது.
- உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள்: அடிப்படை கணித மற்றும் தர்க்க ஆபரேட்டர்களின் நல்ல தொகுப்பை வழங்குகிறது.
- Scikit-learn API: பழக்கமான
- GpLearn-ஐ ஏன் தேர்வு செய்ய வேண்டும்? உங்கள் முதன்மைப் பயன்பாடு குறியீட்டு பின்னடைவு அல்லது வகைப்பாடாக இருந்து, நீங்கள் ஏற்கனவே scikit-learn சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் பணிபுரிந்தால், GpLearn குறிப்பிடத்தக்க வழக்கமான குறியீடு இல்லாமல் GP-ஐப் பயன்படுத்த வசதியான மற்றும் திறமையான வழியை வழங்குகிறது.
பைதான் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கில் மேம்பட்ட தலைப்புகள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
நீங்கள் GP-க்குள் ஆழமாகச் செல்லும்போது, உங்கள் வழிமுறைகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொருந்தக்கூடிய தன்மையை கணிசமாக பாதிக்கக்கூடிய பல மேம்பட்ட தலைப்புகள் மற்றும் பரிசீலனைகள் வெளிப்படுகின்றன.
1. நிரல் ப்ளோட்டை நிர்வகித்தல்
GP-யில் ஒரு பொதுவான சவால் "ப்ளோட்" – பரிணமித்த நிரல்கள் ஃபிட்னஸில் ஒரு தொடர்புடைய அதிகரிப்பு இல்லாமல் அதிகப்படியான பெரியதாகவும் சிக்கலானதாகவும் வளரும் போக்கு. பெரிய நிரல்கள் மதிப்பீடு செய்ய கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்தவை மற்றும் பெரும்பாலும் விளக்குவதற்கு கடினமானவை. ப்ளோட்டை எதிர்ப்பதற்கான உத்திகள் பின்வருமாறு:
- அளவு/ஆழ வரம்புகள்: ஒரு நிரல் மரத்தில் அதிகபட்ச ஆழம் அல்லது முனைகளின் எண்ணிக்கையில் வெளிப்படையான வரம்புகளை விதித்தல்.
- பார்சிமோனி அழுத்தம்: பெரிய நிரல்களுக்கு அபராதம் விதிக்க ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டை மாற்றுதல், எளிமையான தீர்வுகளை ஊக்குவித்தல் (எ.கா.,
fitness = accuracy - alpha * size). - மாற்று தேர்வு பொறிமுறைகள்: லெக்ஸிகேஸ் தேர்வு அல்லது வயது-ஃபிட்னஸ் பரேட்டோ உகப்பாக்கம் போன்ற தேர்வு முறைகளைப் பயன்படுத்துதல், இது மறைமுகமாக சிறிய, சமமாகப் பொருந்தும் தனிநபர்களுக்கு ஆதரவளிக்கிறது.
- ஆபரேட்டர் வடிவமைப்பு: அதிகப்படியான பெரிய நிரல்களை உருவாக்கும் வாய்ப்பு குறைவாக உள்ள கிராஸ்ஓவர் மற்றும் மியூட்டேஷன் ஆபரேட்டர்களை வடிவமைத்தல்.
2. மாடுலாரிட்டி மற்றும் தானாக வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் (ADFs)
பாரம்பரிய GP ஒரு பிரதான நிரலைப் பரிணமிக்கிறது. இருப்பினும், நிஜ உலக நிரல்கள் பெரும்பாலும் மாடுலாரிட்டியிலிருந்து பயனடைகின்றன – துணை நிரல்களை வரையறுத்து மீண்டும் பயன்படுத்தும் திறன். தானாக வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் (ADFs) பிரதான நிரலை மட்டுமல்லாமல், பிரதான நிரல் அழைக்கக்கூடிய ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட துணை நிரல்களையும் (செயல்பாடுகள்) பரிணமிக்க GP-ஐ விரிவுபடுத்துகின்றன. இது படிநிலை சிக்கல் தீர்த்தல், மேம்பட்ட குறியீடு மறுபயன்பாடு மற்றும் சாத்தியமான மிகவும் கச்சிதமான மற்றும் திறமையான தீர்வுகளுக்கு அனுமதிக்கிறது, இது மனித புரோகிராமர்கள் சிக்கலான பணிகளை எவ்வாறு உடைக்கிறார்கள் என்பதைப் பிரதிபலிக்கிறது.
3. இணையான மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட GP
GP கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பெரிய பாப்புலேஷன்கள் அல்லது சிக்கலான ஃபிட்னஸ் செயல்பாடுகளுடன். சவாலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க GP-ஐ அளவிட இணையான மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி அவசியம். உத்திகள் பின்வருமாறு:
- கரடுமுரடான இணையான செயலாக்கம் (தீவு மாதிரி): பல சுயாதீன GP பாப்புலேஷன்களை ("தீவுகள்") இணையாக இயக்குதல், அவற்றுக்கிடையே தனிநபர்களின் அவ்வப்போது இடம்பெயர்வுடன். இது பன்முகத்தன்மையைப் பராமரிக்கவும், தேடல் வெளியின் வெவ்வேறு பகுதிகளை ஒரே நேரத்தில் ஆராயவும் உதவுகிறது.
- நுண்ணிய இணையான செயலாக்கம்: தனிநபர்களின் மதிப்பீட்டை அல்லது ஜெனடிக் ஆபரேட்டர்களின் பயன்பாட்டை பல கோர்கள் அல்லது கணினிகளில் விநியோகித்தல். DEAP போன்ற நூலகங்கள் மல்டிபிராசசிங் அல்லது டாஸ்க்கைப் பயன்படுத்தி இணையான செயல்பாட்டிற்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவை வழங்குகின்றன.
4. பல-குறிக்கோள் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்
பல நிஜ உலக சிக்கல்கள் ஒரே நேரத்தில் பல, பெரும்பாலும் முரண்பாடான, குறிக்கோள்களை மேம்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. உதாரணமாக, ஒரு பொறியியல் வடிவமைப்புப் பணியில், ஒருவர் செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் செலவைக் குறைக்கவும் விரும்பலாம். பல-குறிக்கோள் GP பரேட்டோ-உகந்த தீர்வுகளின் தொகுப்பைக் கண்டுபிடிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது – எந்தவொரு குறிக்கோளையும் குறைந்தபட்சம் ஒரு பிற குறிக்கோளையாவது சிதைக்காமல் மேம்படுத்த முடியாத தீர்வுகள். NSGA-II (ஆதிக்கம் செலுத்தப்படாத வரிசையாக்க ஜெனடிக் வழிமுறை II) போன்ற வழிமுறைகள் அத்தகைய சூழ்நிலைகளைக் கையாள GP-க்கு மாற்றியமைக்கப்பட்டுள்ளன.
5. இலக்கணம்-வழிகாட்டப்பட்ட ஜெனடிக் புரோகிராமிங் (GGGP)
நிலையான GP சில நேரங்களில் தொடரியல் அல்லது சொற்பொருள் ரீதியாக தவறான நிரல்களை உருவாக்கலாம். இலக்கணம்-வழிகாட்டப்பட்ட GP, பரிணாம செயல்பாட்டில் ஒரு முறையான இலக்கணத்தை (எ.கா., பேக்கஸ்-நார் வடிவம் அல்லது BNF) இணைப்பதன் மூலம் இதை நிவர்த்தி செய்கிறது. இது உருவாக்கப்பட்ட அனைத்து நிரல்களும் முன்வரையறுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பு அல்லது துறை சார்ந்த கட்டுப்பாடுகளைப் பின்பற்றுவதை உறுதிசெய்கிறது, தேடலை மிகவும் திறமையாகவும், பரிணமித்த நிரல்களை மிகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் ஆக்குகிறது. குறிப்பிட்ட நிரலாக்க மொழிகளில் அல்லது சரியான SQL வினவல்கள் அல்லது மூலக்கூறு கட்டமைப்புகளை உருவாக்குவது போன்ற கடுமையான விதிகளுடன் கூடிய களங்களுக்கு நிரல்களைப் பரிணமிக்கும்போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
6. பிற AI முன்னுதாரணங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு
AI துறைகளுக்கு இடையிலான எல்லைகள் பெருகிய முறையில் மங்கலாகின்றன. GP மற்ற AI நுட்பங்களுடன் திறம்பட இணைக்கப்படலாம்:
- கலப்பின அணுகுமுறைகள்: ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கு தரவை ஊட்டுவதற்கு முன் அம்சப் பொறியியலுக்கு GP-ஐப் பயன்படுத்துதல், அல்லது ஒரு டீப் லேர்னிங் மாதிரியின் கட்டமைப்பைப் பரிணமிக்க GP-ஐப் பயன்படுத்துதல்.
- நியூரோஎவல்யூஷன்: செயற்கை நியூரல் நெட்வொர்க்குகளைப் பரிணமிக்க பரிணாம வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் ஒரு துணைத் துறை, அவற்றின் எடைகள், கட்டமைப்புகள் மற்றும் கற்றல் விதிகள் உட்பட.
பைதான் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கின் சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள்
அதன் குறிப்பிடத்தக்க சக்தி இருந்தபோதிலும், ஜெனடிக் புரோகிராமிங் சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை:
- கணக்கீட்டுச் செலவு: GP மிகவும் வளம்-தீவிரமாக இருக்கலாம், குறிப்பிடத்தக்க கணக்கீட்டு சக்தி மற்றும் நேரம் தேவைப்படுகிறது, குறிப்பாக பெரிய பாப்புலேஷன்கள், பல தலைமுறைகள் அல்லது சிக்கலான ஃபிட்னஸ் மதிப்பீடுகளுக்கு.
- ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு வடிவமைப்பு: பொருத்தமான மற்றும் பயனுள்ள ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டை உருவாக்குவது பெரும்பாலும் கடினமான பகுதியாகும். மோசமாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஃபிட்னஸ் செயல்பாடு மெதுவான ஒன்றிணைப்பு, முன்கூட்டிய ஒன்றிணைப்பு அல்லது உகந்த தீர்வுகளின் பரிணாமத்திற்கு வழிவகுக்கும்.
- விளக்கத்திறன்: GP விளக்கக்கூடிய நிரல்களைக் கண்டுபிடிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டிருந்தாலும் (ஒளிபுகா நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போலல்லாமல்), பரிணமித்த மரங்கள் இன்னும் மிகவும் சிக்கலானதாக மாறக்கூடும், இது மனிதர்கள் புரிந்துகொள்வதற்கோ அல்லது பிழைதிருத்தம் செய்வதற்கோ கடினமாக்குகிறது, குறிப்பாக "ப்ளோட்" உடன்.
- அளவுரு சரிசெய்தல்: பிற பரிணாம வழிமுறைகளைப் போலவே, GP-யும் பல ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களைக் கொண்டுள்ளது (எ.கா., பாப்புலேஷன் அளவு, கிராஸ்ஓவர் நிகழ்தகவு, மியூட்டேஷன் நிகழ்தகவு, தேர்வு முறை, பிரிமிடிவ் செட் கூறுகள், ஆழ வரம்புகள்) உகந்த செயல்திறனுக்காக கவனமாக சரிசெய்தல் தேவைப்படுகிறது, பெரும்பாலும் விரிவான பரிசோதனைகள் மூலம்.
- பொதுமைப்படுத்தல் எதிராக ஓவர்ஃபிட்டிங்: பரிணமித்த நிரல்கள் பயிற்சித் தரவுகளில் விதிவிலக்காக சிறப்பாக செயல்படலாம் ஆனால் காணப்படாத தரவுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தத் தவறலாம். குறுக்கு-சரிபார்ப்பு மற்றும் ஃபிட்னஸ் செயல்பாட்டில் வெளிப்படையான ஒழுங்குபடுத்தல் விதிமுறைகள் போன்ற உத்திகள் முக்கியமானவை.
பைத்தானுடன் ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கின் எதிர்காலப் போக்குகள்
ஜெனடிக் புரோகிராமிங் துறை கணினி சக்தி மற்றும் புதுமையான ஆராய்ச்சியில் முன்னேற்றங்களால் இயக்கப்பட்டு, விரைவாக பரிணமித்து வருகிறது. எதிர்காலப் போக்குகள் பின்வருமாறு:
- டீப் லேர்னிங் ஒருங்கிணைப்பு: டீப் லேர்னிங் கட்டமைப்புகளுடன் இறுக்கமான ஒருங்கிணைப்பு, புதிய நியூரல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய GP-ஐப் பயன்படுத்துதல், ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களை மேம்படுத்துதல் அல்லது தரவுப் பெருக்க உத்திகளை உருவாக்குதல். இது மிகவும் வலுவான மற்றும் தன்னாட்சி AI அமைப்புகளின் ஒரு புதிய தலைமுறைக்கு வழிவகுக்கும்.
- தானியங்கு இயந்திர கற்றல் (AutoML): GP, AutoML-க்கு ஒரு இயற்கையான பொருத்தமாகும், ஏனெனில் இது அம்சப் பொறியியல் மற்றும் மாதிரித் தேர்வு முதல் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் உகப்பாக்கம் வரை, இயந்திர கற்றல் குழாயின் பல்வேறு நிலைகளை தானியங்குபடுத்த முடியும், இது உலகளவில் நிபுணர் அல்லாதவர்களின் பரந்த பார்வையாளர்களுக்கு AI-ஐ அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது.
- விளக்கக்கூடிய AI (XAI) for GP: சிக்கலான பரிணமித்த நிரல்களை மனிதப் பயனர்களுக்கு மிகவும் விளக்கக்கூடியதாகவும் புரியவைப்பதாகவும் மாற்றுவதற்கான முறைகளை உருவாக்குதல், சுகாதாரம் மற்றும் நிதி போன்ற முக்கியமான பயன்பாடுகளில் நம்பிக்கையையும் தத்தெடுப்பையும் அதிகரித்தல்.
- புதிய பிரதிநிதித்துவங்கள்: பாரம்பரிய மரக் கட்டமைப்புகளுக்கு அப்பாற்பட்ட மாற்று நிரல் பிரதிநிதித்துவங்களை ஆராய்தல், அதாவது வரைபட அடிப்படையிலான பிரதிநிதித்துவங்கள், இலக்கண அடிப்படையிலான அமைப்புகள் அல்லது நியூரல் நிரல் பிரதிநிதித்துவங்கள் கூட, GP-யின் நோக்கத்தையும் செயல்திறனையும் விரிவுபடுத்துவதற்காக.
- அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறன்: எப்போதும் பெரிய மற்றும் மிகவும் சிக்கலான சிக்கல்களைச் சமாளிக்க இணையான, விநியோகிக்கப்பட்ட மற்றும் கிளவுட் அடிப்படையிலான GP செயலாக்கங்களில் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றங்கள்.
முடிவுரை: பைத்தானுடன் பரிணாம நுண்ணறிவை ஏற்றுக்கொள்வது
பைத்தானின் பன்முகத்தன்மையால் இயக்கப்படும் ஜெனடிக் புரோகிராமிங், பரிணாமக் கொள்கைகளின் நீடித்த சக்திக்கு ஒரு சான்றாக நிற்கிறது. இது சிக்கல் தீர்ப்புக்கு ஒரு தனித்துவமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, வழக்கமான முறைகள் தடுமாறும் இடங்களில் புதிய மற்றும் எதிர்பாராத தீர்வுகளைக் கண்டுபிடிக்கும் திறன் கொண்டது. அறிவியல் தரவுகளின் மர்மங்களை அவிழ்ப்பது முதல் அறிவார்ந்த முகவர்களை வடிவமைப்பது மற்றும் பல்வேறு உலகளாவிய தொழில்களில் சிக்கலான அமைப்புகளை மேம்படுத்துவது வரை, பைத்தானுடன் GP பயிற்சியாளர்களுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவில் சாத்தியமானவற்றின் எல்லைகளைத் தள்ள அதிகாரம் அளிக்கிறது.
அதன் முக்கிய கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், ஃபிட்னஸ் செயல்பாடுகள் மற்றும் பிரிமிடிவ் செட்களை உன்னிப்பாக வடிவமைப்பதன் மூலமும், மற்றும் DEAP போன்ற வலுவான நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், உலகின் மிகவும் சவாலான கணக்கீட்டுச் சிக்கல்களில் சிலவற்றைக் கையாள பரிணாம வழிமுறைகளின் திறனை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம். ஜெனடிக் புரோகிராமிங்கிற்கான பயணம் கண்டுபிடிப்பு, புதுமை மற்றும் தொடர்ச்சியான தழுவலின் ஒன்றாகும் – உங்கள் குறியீடு வழிமுறைகளைச் செயல்படுத்துவதோடு மட்டுமல்லாமல் அவற்றை புத்திசாலித்தனமாக பரிணமிக்கும் ஒரு பயணம். பைத்தானின் சக்தியையும் பரிணாமத்தின் நேர்த்தியையும் தழுவி, உங்கள் அடுத்த தலைமுறை அறிவார்ந்த தீர்வுகளை இன்று வடிவமைக்கத் தொடங்குங்கள்.