в науках о данных и описывает некоторые исследования, которые были выполнены в этой области.
Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы
Искусственные нейронные сети (ИНС), обычно называемые просто алгоритмами глубокого обучения, представляют собой смену парадигмы в искусственном интеллекте. У них есть возможность изучать концепции и отношения без каких-либо заранее определенных параметров. ИНС также способны изучать неструктурированную информацию, выходящую за рамки требований установленных правил. Первоначальные модели ИНС были построены в 1960-х годах, но в последнее десятилетие их исследования активизировались.
Рост вычислительной мощности открыл новый мир вычислений благодаря разработке сверточных нейронных сетей (CNN) в начале 1970-х годов. В начале 1980-х Станислав Улам разработал функцию символического расстояния, которая стала основой для будущих алгоритмов сетевого обучения.
К концу 1970-х годов в ImageNet развернуто несколько CNN. В начале 2000-х годов графические процессоры, основанные на обработке данных с плавающей запятой, обеспечивали экспоненциальную производительность и низкое энергопотребление для обработки данных. Появление алгоритмов глубокого обучения является следствием применения более общих вычислительных архитектур и новых методов обучения нейронных сетей.
Благодаря последним достижениям в области многоядерных процессоров и графических процессоров обучение нейронных сетей с несколькими графическими процессорами (ГП) возможно за небольшую часть стоимости обычного обучения. Один из самых популярных примеров – глубокое обучение на графических процессорах. Обучение глубоких нейронных сетей на графических процессорах происходит быстро, масштабируемо, а также требует возможностей низкоуровневого программирования для реализации современных архитектур глубокого обучения.
Оптимизация генетических алгоритмов может быть эффективным методом поиска перспективных решений проблем информатики.
Методы генетического алгоритма обычно реализуются в среде моделирования, и многие общие проблемы оптимизации могут быть решены с помощью стандартного программного обеспечения библиотеки, такого как PowerMorph или Q-Learning.
Традиционные программные приложения на основе генетических алгоритмов требуют наличия обученного эксперта для программирования и настройки своего агента. Для обеспечения возможности автоматического создания сценариев программное обеспечение с генетическим алгоритмом может распространяться в виде исполняемого исходного кода, который затем может компилироваться обычными пользователями.
Генетические алгоритмы оптимизированы для известных решений, которые могут быть любого типа (например, целочисленный поиск, матричная факторизация, разбиение и т. д.). Напротив, оптимизация Монте-Карло требует, чтобы оптимальное решение могло быть сгенерировано неизвестным
