Abstrato

Machine Learning 2018: Machine Learning para aquisição de dados em tempo real dinâmico - Erwin E Sniedzins - Mount Knowledge Inc

Erwin E Sniedzins

A Gigantic Data está a sobrecarregar os instrutores, os alunos substitutos, as organizações e os delegados, causando uma enorme quantidade de stress, insatisfação e falta de confiança na aquisição de dados. Mais de 3,8 mil milhões de pessoas procuram ajuda em 3,4 exabytes de ataques de dados consistentes. As Redes Neurais de Algoritmo Genético (GANN) e IA fornecem um curso de ação de aumento e filtragem entre exabytes de dados e megabytes de dados alterados para obtenção de dados utilizando Processamento de Linguagem Natural (PNL) e gamificação modificada em novos progressos. A consciência criada pelo homem e o ML estão a mudar o progresso cerebral da humanidade como um substituto para os desenvolvimentos e contemplações rotineiras aborrecidas. No seu sistema formativo, os indivíduos desenvolveram as suas interfaces características fundamentais para descodificar os dados que toleravam através dos seus cinco reconhecimentos: ver, ouvir, cheirar, alcançar e saborear. Recentemente, a GANN e a PNL entraram para fornecer cursos de ação Data into Knowledge (DiK). A investigação com GANN e PNL envolveu o desenvolvimento de instrumentos que canalizam explicitamente grandes dados e fundem esses dados em micro-aprendizagem de auto-fortaleza e refizem a gamificação de qualquer DiK de forma contínua e inovadora. A combinação de GA, PNL, MSRL e gamificação dinâmica engajou as pessoas a experimentar uma diminuição da sua curva crucial DiK 32% melhor, mais rápida e menos complexa e com mais convicção em relação às metodologias de aprendizagem tradicionais. A seleção dinâmica de regras de escalonamento durante operações reais tem sido reconhecida como uma abordagem promissora para o escalonamento da linha de montagem. Para que esta estratégia funcione de forma eficaz, é necessário conhecimento suficiente para permitir a previsão de qual regra é a melhor a utilizar no actual estado da linha. Neste artigo é proposto um novo algoritmo de aprendizagem para a aquisição deste conhecimento. Neste algoritmo, é gerada automaticamente uma árvore de decisão binária utilizando dados empíricos obtidos por simulações iterativas de linhas de montagem, e decide em tempo real qual a regra a utilizar nos pontos de decisão durante as operações de produção específicas. A configuração do sistema de escalonamento dinâmico desenvolvido e, por conseguinte, o algoritmo de aprendizagem são descritos em detalhe. Os resultados da simulação sobre a sua aplicação ao problema de despacho são discutidos com referência ao seu desempenho de escalonamento e capacidade de aprendizagem. A programação dinâmica dos sistemas de produção envolveu principalmente a utilização de regras de despacho. No contexto das oficinas convencionais, verificou-se que o desempenho relativo destas regras depende dos atributos do sistema, e nenhuma regra única é dominante em todos os cenários possíveis. Isto indica a necessidade de desenvolver uma abordagem de escalonamento que adote uma política de seleção de regras de despacho dependente do estado.A importância de adaptar a regra de despacho empregue ao estado atual do sistema é ainda mais crítica durante um sistema de fabrico flexível devido às possibilidades alternativas de encaminhamento das máquinas e à necessidade de uma maior coordenação entre as várias máquinas. A experiência computacional indica que a abordagem de aprendizagem aumentada resulta num melhor desempenho do sistema. Além disso, a tática de geração da árvore de decisão mostra a eficácia da aprendizagem indutiva na extração e classificação dos vários atributos do sistema relevantes para decidir sobre a regra de despacho aceitável a empregar. A programação num sistema de fabrico flexível (FMS) deve ter em conta o lead time mais curto, o ambiente de multiprocessamento, a flexibilidade das máquinas-ferramenta e, portanto, os estados que mudam dinamicamente. A abordagem de escalonamento descrita neste artigo emprega um sistema baseado em conhecimento para realizar o método de planeamento não linear desenvolvido em IA. O processo de espaço de estados para a geração de planos, seja por encadeamento progressivo ou regressivo, pode lidar com requisitos de escalonamento exclusivos do ambiente FMS. Um protótipo deste sistema de escalonamento foi implementado numa máquina LISP e é aplicado para resolver o problema de escalonamento em células flexíveis de fabrico. Este método de escalonamento é caracterizado pela sua organização baseada em conhecimento, símbolos, inferência no espaço de estados e pela sua capacidade de escalonamento dinâmico e revisão de planos. Fornece uma base para a integração de planeamento inteligente, programação e aprendizagem automática em FMSs.

Biografia:

Erwin E Sniedzins protegeu o Knowledge Generator™ (KG). É o presidente da Mount Knowledge Inc. Criou e distribuiu 12 livros e é professor na Universidade de Hebei e líder da expedição ao Monte Evereste.