Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan optimizasyon algoritmaları hakkında eğitim içeriğidir. Eğitmen, matematiksel optimizasyon problemlerini çözmek için arılar algoritması (Bees Algorithm) konusunu anlatmaktadır.
- Video, optimizasyon problemlerinde karşılaşılan zorlukları (lokal minimumlar) açıklayarak başlar ve ardından arılar algoritmasının doğadaki arıların davranışlarından esinlenerek geliştirildiğini anlatır. Eğitmen, algoritmanın çalışma prensibini, rastgele dağıtılan arıların en iyi değerleri bulma ve komşuluk araması yapma süreçlerini görsel olarak gösterir.
- Videoda ayrıca rastgele sayı üretme, maksimum ve minimum değerleri bulma teknikleri de ele alınmakta ve bir sonraki derste metlap kodu yazılacağı bir fonksiyon (cos(x) - 1 + 2cos(x) + log(x)) üzerinde çalışılacağı belirtilmektedir.
- 00:01Optimizasyon Algoritması Tanıtımı
- Optimizasyon dersinde geçen hafta verilen örneğe devam edilecek ve eksik kısımlar tamamlanacak.
- Arılar algoritması (Bees Algorithm), optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan hızlı ve güçlü bir algoritmadır.
- Optimizasyon problemlerinde minimum veya maksimum değerler aranır ve bu değerlerin aranması sırasında küçük tepeler gibi zorlayıcı noktalar bulunur.
- 02:26Arılar Algoritmasının Çalışma Prensibi
- Arılar algoritmasında rastgele değerler atamakla başlanır ve bireyler fonksiyon üzerinde x ekseninde random olarak dağıtılır.
- Bireylerin y eksenindeki karşılıkları hesaplanır ve minimum değerleri alan en iyi bireyler seçilir.
- Seçilen en iyi bireylerin yakın komşuluklarına diğer bireylerden destek gelir, bu doğadaki arıların davranışını taklit eder.
- 06:22Algoritmanın İterasyon Süreci
- Seçilen bireylerin etrafında komşuluk arama yapılır, bu arama genellikle arama yüzeyinin küçük bir kısmında gerçekleştirilir.
- Yeni gelen bireylerle eskilerin durumları karşılaştırılır ve daha iyi değerler bulunmaya çalışılır.
- Her iterasyonda diğer bireyler rastgele dağıtılmaya devam ederken, iyi bulunan noktaların etrafına bireyler gönderilir.
- 09:26Örnek Uygulama
- Geçen hafta verilen örneğe benzer bir eklenti yapılacaktır.
- Minimum değer bulunduktan sonra, bu değerin etrafında birkaç birey dağıtılır ve en iyi değer seçilir.
- Seçilen değerin etrafına random değerler gönderilir ve bu değerler arasından en iyisi bulunarak tutulur.
- 14:37Rastgele Değerlerin Özellikleri
- Rastgele değerler artı eksi bir aralığında bir değer alacaktır.
- 10'luk matris oluşturulduğunda maksimum değerler sıfır virgül kırkbeş civarında, minimum değerler ise sıfır virgül kırkdokuz civarındadır.
- Sıfırın altında ve üstünde beş e kadar olan değerlere ulaşmak mümkündür, ancak tam beş'e denk gelmez.
- 16:35Algoritma Geliştirme
- "tutkse" komutu, yeni rastgele on değer arasından en iyisini bulup tutx'e yazmayı sağlar.
- En iyisini bulma işlemi, bütün değerlerin f fonksiyonuna yazılması ve f2 minimum yapan değer seçilmesiyle gerçekleştirilir.
- Algoritma, global aramanın ötesinde lokal arama yapma özelliğine sahip hale geldi.
- 21:37Fonksiyon Değişimi
- F fonksiyonu değiştirilerek "cos(x) - 1 + 2cos(x) + log(x)" şeklinde yeniden tanımlandı.
- Bir dahaki derste bu fonksiyonun metlap kodu yazılacak.