Комплексний алгоритм створення керуючих автоматів на базі машинного навчання

Abstract

У статті досліджено комплексний алгоритм створення керуючих автоматів на базі машинного навчання. Розкрито необхідність застосування принципів машинного навчання на керуючих автоматах. Описано генезис автоматів навчання та їх приналежність до штучного інтелекту. Визначено принципи побудови машини Цетліна та перспективні напрями її застосування щодо умов дослідження. Наголошено, що алгоритм навчання керуючого автомата використовує дискретні етапи оновлення, застосовуючи лінійну тактику, це, у свою чергу, дозволяє обмежити алгоритм кінцевою кількістю станів, визначених ансамблем автоматів Цетліна. Визначено умови, якими керується принцип оновлення автомата: значення літералів, параметри та поточні дії автоматів Цетліна з точки зору включення та виключення. Запропоновано основну архітектуру машинного класифікатора Цетліна з двома пунктами та наголошено, що ефективність машинного навчання з використанням автоматів навчання залежить від ряду гіперпараметрів, які необхідно ретельно налаштувати перед тренуванням. Процес налаштування точності та збіжності для цієї задачі називається пошуком гіперпараметрів. Обґрунтовано застосування принципу максимального паралелізму для машинної реалізації автоматів навчання Цетліна. Визначено метод бінаризації із замкнутим циклом зі зворотним зв’язком щодо точності, який ігнорує статистичну значущість даних, яка визначає, як класи виведення висновків співвідносяться з набором даних. Наведено діаграму потоку даних методу бінаризації, який орієнтовано на значущість. Описаний метод  організований у три етапи: етап 1 (зменшення розмірності), етап 2 (класифікація), етап 3 (двійкове кодування). Запропоновано схематично логічну реалізацію програмування керуючого автомата. Визначено перспективи подальших досліджень, які ґрунтуються на розробці масштабованої апаратної архітектури.