hrvatski

Ocjena učinkovitosti genetskog programiranja u postupcima strojnog učenja

ovome radu opisan je mehanizam genetskog programiranja te su nabrojani i opisani osnovni elementi i operatiori genetskog programa. Definiran je i detaljno opisan pojam sustava strojnog učenja. Pokazana je vaţnost testiranja algoritma genetskog programa, njegove sposobnosti generalizacije, na skupu podataka različitom od skupa za učenje. Upotrijebili smo skup za validaciju na kojem algoritam ispituje kada bi trebao prestati učiti na skupu za učenje, odnosno kada se pojavila prenaučenost. Genetsko programiranje prikazano je kao paradigma strojnog učenja i rabimo ga kako bi ocjenili njegovu učinkovitost u postupcima strojnog učenja. Problem koji rješavamo jest otkrivanje pogodnog uvjeta zaustavljanja prilikom strojnog učenja. Otkrivanje uvjeta temelji se na broju generacija i uporabi validacijskog skupa. Navedeno je nekoliko primjera uporabe genetskog programiranja za rješavanje problema iz područja strojnog učenja. KRK (king-rook-king) problem kao jedan od primjera završnica u šahu te problem rasporeĎivanja poslova na jednom stroju.

evolucija; evolucijski algoritmi; genetski algoritmi; genetsko programiranje; genetski operatori; populacija; funkcija dobrote; strojno učenje; validacija; krosvalidacija.

nije evidentirano