Στον κλάδο της επιστήμης των υπολογιστών και του data science, έχει αναδυθεί μια έννοια εμπνευσμένη από τη θεωρία της φυσικής εξέλιξης του Κάρολου Δαρβίνου. Πρόκειται για τους γενετικούς αλγόριθμους, για τους οποίους θα μιλήσουμε εκτενώς στο σημερινό άρθρο.

Ειδικότερα σε αυτόν τον οδηγό θα δούμε:

- Τι είναι οι γενετικοί αλγόριθμοι (genetic algorithms)

- Πώς ακριβώς λειτουργούν

- Ποιες οι εφαρμογές τους

- Πώς διαφέρουν οι γενετικοί αλγόριθμοι από τους παραδοσιακούς αλγόριθμους

Προτού εμβαθύνουμε, ας ξεκινήσουμε με ένα βασικό ορισμό.

 Τι Είναι οι Γενετικοί Αλγόριθμοι (Genetic Algorithms);

Οι γενετικοί αλγόριθμοι (genetic algorithms) είναι τεχνικές υπολογιστικής βελτιστοποίησης που έχουν ως έμπνευση τις αρχές της φυσικής επιλογής με πρωτοπόρο τον Κάρολο Δαρβίνο και χρησιμοποιούνται συνήθως για τη δημιουργία λύσεων σε προβλήματα βελτιστοποίησης και αναζήτησης.

Στη βάση τους οι γενετικοι αλγόριθμοι περιλαμβάνουν έναν πληθυσμό ατόμων, όπου το κάθε ένα αντιπροσωπεύει μια πιθανή λύση στο πρόβλημα.

Ειδικότερα, λειτουργούν σε ένα σύνολο πιθανών λύσεων που είναι κωδικοποιημένες ως συμβολοσειρές δυαδικών ψηφίων ή άλλων δομών δεδομένων.

Αφού είδαμε ορισμένα βασικά πράγματα για τους γενετικούς αλγόριθμους, πάμε να δούμε με ποιον τρόπο λειτουργούν.

 Πώς Λειτουργούν οι Γενετικοί Αλγόριθμοι;

Ένας γενετικός αλγόριθμος ξεκινά με έναν αρχικό πληθυσμό ατόμων και στη συνέχεια περνά από μια σειρά επαναλήψεων, γνωστές ως γενιές στις οποίες τα άτομα υποβάλλονται σε λειτουργίες όπως:

- Η επιλογή (selection)

- Η διασταύρωση (crossover) και

- H μετάλλαξη (mutation)

Κατά το στάδιο της επιλογής, τα άτομα αξιολογούνται με βάση μια λειτουργία φυσικής κατάστασης, με τα άτομα τα οποία έχουν υψηλότερες τιμές φυσικής κατάστασης να είναι πιο πιθανό να επιλεγούν για περαιτέρω επεξεργασία.

Η διασταύρωση είναι ένας operator όπου δύο επιλεγμένα άτομα ανταλλάσσουν γενετικές πληροφορίες για να δημιουργήσουν απογόνους.

Τέλος, η μετάλλαξη εισάγει μικρές τυχαίες αλλαγές στη γενετική πληροφορία ορισμένων ατόμων του πληθυσμού.

Αφού γίνει η εφαρμογή των γενετικών operators, δημιουργείται ένας νέος πληθυσμός, αντικαθιστώντας την προηγούμενη γενιά.

Καταλαβαίνουμε λοιπόν ότι η διαδικασία αυτή δεν γίνεται μόνο μια φορά αλλά επαναλαμβάνεται για έναν καθορισμένο αριθμό γενεών ή μέχρι να επιτευχθεί ένα επιθυμητό επίπεδο φυσικής κατάστασης ή ένας καθορισμένος αριθμός επαναλήψεων.

Οι γενετικοί αλγόριθμοι έχουν εφαρμογές σε μεγάλο εύρος προβλημάτων βελτιστοποίησης και μηχανικής εκμάθησης.

Ακολούθως, πάμε να δούμε λίγο πιο αναλυτικά σε ποιους τομείς χρησιμοποιούνται οι γενετικοί αλγόριθμοι με μεγάλη επιτυχία.

 3 Βασικές Εφαρμογές των Γενετικών Αλγορίθμων

Οι γενετικοί αλγόριθμοι έχουν εφαρμογές στους εξής τομείς:

   Μηχανική μάθηση

Ένας σημαντικός τομέας εφαρμογής των γενετικών αλγορίθμων αποτελεί η μηχανική μάθηση (machine learning).

Οι γενετικοί αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται στο πεδίο αυτό για τη βελτιστοποίηση των υπερπαραμέτρων, όπως ο ρυθμός εκμάθηση και οι αρχιτεκτονικές δικτύου σε νευρωνικά δίκτυα.

   Ρομποτική

Οι γενετικοί αλγόριθμοι έχουν εφαρμογή και στον κλάδο της ρομποτικής, και συγκεκριμένα όσον αφορά την εξέλιξη της συμπεριφοράς και των στρατηγικών ελέγχου των ρομπότ, παρέχοντας λύσεις για μεγιστοποίηση μετρήσεις απόδοσης όπως η ταχύτητα και η προσαρμοστικότητα.

   Επεξεργασία εικόνας

Οι γενετικοί αλγόριθμοι εφαρμόζονται με μεγάλη επιτυχία σε εργασίες επεξεργασίας εικόνας, όπως για παράδειγμα η ανασύνθεση εικόνας, η αφαίρεση θορύβου και η εξαγωγή χαρακτηριστικών (feature extraction) που αποτελεί βασική τεχνική του image recognition.

Αφού λοιπόν μιλήσαμε αναλυτικά για τους γενετικούς αλγορίθμους και τις εφαρμογές τους, πάμε να εξερευνήσουμε ένα αρκετά συχνό ερώτημα που αναδύεται.

 Πώς Διαφέρουν οι Γενετικοί Αλγόριθμοι από τους Παραδοσιακούς Αλγόριθμους;

Οι γενετικοί αλγόριθμοι και οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι διαφέρουν σε πολλές βασικές πτυχές, όπως η εφαρμογή, η πολυπλοκότητα, και οι μεθοδολογιες τους.

Πιο συγκεκριμένα, οι γενετικοί αλγόριθμοι έχουν σχεδιαστεί για να βρίσκουν βέλτιστες λύσεις για δύσκολα προβλήματα, εξελίσσοντας έναν πληθυσμό πιθανών λύσεων κατά τη διάρκεια των γενεών, χρησιμοποιώντας μηχανισμούς εμπνευσμένους από τη φυσική επιλογή.

Αντίθετα, οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι ακολουθούν μια μεθοδική και όχι προσαρμοστική διαδικασία για την επίλυση ενός προβλήματος βήμα βήμα.

Επίσης, άλλη μια διαφορά που εντοπίζουμε είναι ως προς τους τομείς εφαρμογής του καθενός.

Για παράδειγμα οι γενετικοί αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται σε τομείς όπως η έρευνα, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη, ενώ οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται σε πεδία με πιο δομημένη προσέγγιση όπως ο προγραμματισμός και τα μαθηματικά.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι οι γενετικοί αλγόριθμοι, με ποιο τρόπο λειτουργούν καθώς και πώς διαφέρουν από τους παραδοσιακούς αλγόριθμους.

Ο χώρος της επιστήμης των δεδομένων και του AI προσφέρει πολλές ευκαιρίες επαγγελματικής αποκατάστασης και θέσεων εργασίας με πολύ καλό μισθό.

Έτσι, αν αποτελεί το μονοπάτι που θέλεις να ακολουθήσεις και εσύ επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue, για να λάβεις όλα τα απαραίτητα εφοδια και ουσιαστική πρακτική γνώση από την πρώτη κιόλας μέρα!