Yapay Zeka 4: Arama Problemleri

Yapay Zeka 4: Arama Problemleri

Gerçek hayattaki bir yapay zeka probleminin, arama problemi haline nasıl dönüştürüldüğünü ve temel bazı arama algoritmalarını ( DFS, BFS, IDS , DLS gibi) görerek nasıl sonuçlar üretildiğini  Doç.Dr.Sadi Evren Şeker’den bu derste öğreniyoruz.

Gerçek Problemlerin Arama Problemine Dönüşümü ve Çözümü

Gerçek hayattaki bir yapay zeka probleminin, arama problemi haline nasıl dönüştürüldüğünü ve temel bazı arama algoritmalarını ( DFS, BFS, IDS , DLS gibi) görerek nasıl sonuçlar üretildiği bu bölümde anlatılmaya çalışılmaktadır.

Bu bölüm, Arama algoritmaları üzerinden Yapay Zeka problemlerini nasıl çözebileceğimizi anlamaya yarayan bir bölümdür. Yani aslında gerçek hayatta yaşanan bir problemin aslında bir arama problemi olarak nasıl modelleyebiliriz? bu sorunun cevabını bulmaya çalışacağız.

Gerçek hayattaki bir problemi arama problemi haline çevirebilirsek orada değişik algoritmalarımızı kullanarak bir sonuca varabiliriz. Amacımız gerçek hayattaki problemi yapay zekayı kullanarak rasyonel bir şekilde çözebilmektir.

Bu dersin ana hatlarını aşağıdaki konular oluşturmaktadır:

*Problem Çözme Ajanları
*Problem Tipleri
*Problemlerin formülize edilmesi
*Örnek Problemler
*Basit Arama Algoritmaları

Örnek: Romanya

Arad’dan Bükreş’e gitmek istiyoruz. Hangi yolları kullanmalıyız? Nasıl bir yol izlemeliyiz?
Bu gerçek hayat problemini bir arama problemi olarak modelleyebilirmiyiz?

romaniamap

Başlangıç Noktası: Arad
Hedef: Bükreş
Hedefi tanımla:  Bükreş’te olmak
Problemin formülize edilmesi:
     Durum: Herhangi bir şehirde bulunmak
     Aksiyonlar:  Bu şehirlerden birine gitmeye karar vermek

Problem Tipleri:
*Deterministik ve her tarafını görebildiğimiz bir problem

*Görülmeyen/Gözlemlenemeyen problem
*Determinist olmayan ya da kısmi gözlemlenen problem
*Bilinmeyen arama yapılabilen mesafe/uzay

Yapay zeka problemlerini sınıflandırmamız için gerekli stratejiler:
-Completeness-Bunun bir çözümü varmı?

-Time complexity-Problemin zaman karmaşıklığı nedir?
-Space complexity– Problemin hafıza karmaşıklığı nedir?
-Optimality-Optimum bir çözüm bulanabiliniyormu?

Arama Algoritmaları:
-Uniformed search: Bulunduğumuz durumdan sonraki adımların hiç bilinmemesi.
-Breadth-first search: Sınır öncelikli arama (yakın öncelikli arama)
-Uniform-cost search: Sabit maliyetli arama
-Depth-first search: Derin öncelikli arama
-Depth-limited  search: Derinliğin sınarlandırıldığı derin öncelikli arama
-Iterative deeping search: Adım adım derinliğin arttırıldığı arama algoritması

Sosyal Medyada Paylaş

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.