Abstracto

Machine Learning 2018: aprendizaje automático para la adquisición de datos en tiempo real dinámico - Erwin E Sniedzins - Mount Knowledge Inc

Erwin E. Sniedzins

Los datos gigantescos están inundando a los instructores, estudiantes, organizaciones y delegados, lo que provoca una enorme cantidad de estrés, insatisfacción y falta de confianza en la adquisición de datos. Más de 3.800 millones de personas buscan ayuda de 3,4 exabytes de datos atacados constantemente. Las redes neuronales de algoritmos genéticos (GANN) y la IA ofrecen un proceso de ampliación y filtración entre exabytes de datos y megabytes de datos modificados para la obtención de datos mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la gamificación modificada en el desarrollo novedoso. . La conciencia artificial y el ML están cambiando el progreso cerebral de la humanidad como reemplazo de los aburridos movimientos y reflexiones rutinarias. En su sistema formativo, los individuos desarrollaron sus interfaces funcionales básicas para decodificar la información que estaban tolerando a través de sus cinco sentidos: vista, oído, olfato, tacto y gusto. Recientemente, GANN y PNL han entrado en escena para ofrecer procesos de datos en conocimiento (DiK). La investigación con GANN y NLP ha involucrado instrumentos para ser desarrollados que canalizan explícitamente grandes datos y fusionan estos datos en micro aprendizaje de autofortaleza y gamificación rehecha de cualquier DiK en continuo innovador. La combinación de GA, NLP, MSRL y gamificación dinámica ha hecho que las personas experimenten una disminución en su turno crucial DiK un 32% mejor, más rápido y menos complejo y con más convicción que las metodologías de aprendizaje tradicionales. La selección dinámica de reglas de programación durante operaciones reales ha sido reconocida como un enfoque prometedor para la programación de la línea de ensamblaje. Para que esta estrategia funcione de manera efectiva, se requiere suficiente conocimiento para permitir la predicción de qué regla es la mejor para usar en el estado actual de la línea. En este artículo, se propone un nuevo algoritmo de aprendizaje para adquirir dicho conocimiento. En este algoritmo, se genera automáticamente un árbol de decisión binario utilizando datos empíricos obtenidos por simulaciones iterativas de la línea de ensamblaje, y decide en tiempo real qué regla se utilizará en los puntos de decisión durante las operaciones de producción particulares. La configuración del sistema de programación dinámica desarrollado y, por lo tanto, el algoritmo de aprendizaje se describe detalladamente. Se analizan los resultados de la simulación sobre su aplicación al problema de distribución con referencia a su rendimiento de programación y capacidad de aprendizaje. La programación dinámica de sistemas de producción ha implicado principalmente la utilización de reglas de distribución. En el contexto de los talleres de trabajo convencionales, se ha descubierto que el rendimiento relativo de esas reglas depende de los atributos del sistema, y ??ninguna regla es dominante en todos los escenarios posibles.Esto indica la necesidad de desarrollar un enfoque de programación que adopte una política de selección de reglas de distribución dependiente del estado. La importancia de adaptar la regla de despacho empleada al estado actual del sistema es aún más crítica durante un sistema de fabricación flexible debido a las posibilidades de enrutamiento alternativo de las máquinas y la necesidad de una mayor coordinación entre varias máquinas. La experiencia computacional indica que el enfoque de aprendizaje aumentó da como resultado un rendimiento mejorado del sistema. Además, la táctica de generar el árbol de decisiones muestra la eficacia del aprendizaje inductivo para extraer y clasificar los diversos atributos del sistema relevantes para decidir sobre la regla de despacho aceptable a emplear. La programación en un sistema de fabricación flexible (FMS) debe tener en cuenta el tiempo de entrega más corto, el entorno de multiprocesamiento, la flexibilidad de las máquinas herramienta y, por lo tanto, los estados que cambian dinámicamente. El enfoque de programación descrito durante este documento emplea un sistema basado en el conocimiento para implementar el método de planificación no lineal desarrollado en IA. El proceso de espacio de estados para la generación de aviones, ya sea mediante encadenamiento hacia adelante o hacia atrás, puede manejar los requisitos de programación exclusivos del entorno FMS. Se ha implementado un prototipo de este sistema de programación en una máquina LISP y se aplica para resolver el problema de programación en celdas de fabricación flexibles. Este método de programación se caracteriza por su organización basada en el conocimiento, la inferencia de símbolos y espacios de estados y su capacidad para la programación dinámica y la revisión de planos. Proporciona una base para integrar la planificación inteligente, la programación y el aprendizaje automático en los sistemas de gestión de fábricas.El enfoque de programación descrito durante este documento emplea un sistema basado en el conocimiento para implementar el método de planificación no lineal desarrollado en IA. El proceso de espacio de estados para la generación de aviones, ya sea mediante encadenamiento hacia adelante o hacia atrás, puede manejar los requisitos de programación exclusivos del entorno FMS. Se ha implementado un prototipo de este sistema de programación en una máquina LISP y se aplica para resolver el problema de programación en celdas de fabricación flexibles. Este método de programación se caracteriza por su organización basada en el conocimiento, la inferencia de símbolos y espacios de estados y su capacidad para la programación dinámica y la revisión de planos. Proporciona una base para integrar la planificación inteligente, la programación y el aprendizaje automático en los sistemas de gestión de fábricas.El enfoque de programación descrito durante este documento emplea un sistema basado en el conocimiento para implementar el método de planificación no lineal desarrollado en IA. El proceso de espacio de estados para la generación de aviones, ya sea mediante encadenamiento hacia adelante o hacia atrás, puede manejar los requisitos de programación exclusivos del entorno FMS. Se ha implementado un prototipo de este sistema de programación en una máquina LISP y se aplica para resolver el problema de programación en celdas de fabricación flexibles. Este método de programación se caracteriza por su organización basada en el conocimiento, la inferencia de símbolos y espacios de estados y su capacidad para la programación dinámica y la revisión de planos. Proporciona una base para integrar la planificación inteligente, la programación y el aprendizaje automático en los sistemas de gestión de fábricas.

Biografía:

Erwin E Sniedzins ha protegido el Knowledge Generator™ (KG). Es el presidente de Mount Knowledge Inc. Ha creado y distribuido 12 libros y es profesor en la Universidad de Hebei y líder de la expedición al Monte Everest.