Pamuk ipliğinden biraz daha sağlam tek bağ: düşünce birliği. O da rüzgarın her an tehdit ettiği bir kandil. Düşünce birliği, düşünen insanlar arasında olur. İnsanların kaçta kaçı düşünür? Düşünenlerin kaçta kaçı karşılaşır ve açılır birbirine. -- Cemil Meriç
Pazartesi, Kasım 15, 2010
Perşembe, Kasım 11, 2010
Bekle Beni Aziz İstanbul....
Bir Fura vesilesiyle Yarın ve ertesigün ( 12 - 13 Kasım ) İstabula gidip geleceğim
Bekle beni Aziz İstanbul....
Bekle beni Aziz İstanbul....
Pazartesi, Kasım 08, 2010
Zeki Tahmin Sistemleri Ve Yapay Zeka
Bir önceki yazımızın sonundaki sorudan başlayalım
Yapay Sinir Ağları :
Sitemizdeki ilgili yazılar ve örneklerden görebelieceğiniz gibi YSA çok esnek bir YZ metodu. Sabit bir Giriş ve Çıkış değişkenleri şekline dönüştürülen hemen her probleme uygulanabilir. Tahmin edilecek değerin Kendisinden önce gelen değerlerle ilişkili olduğu kabulunü düşünürsek zaten basitçe bir uygulamada mümkün. Daha gelişkin bir sistem için geçmiş değerlerin yanında dış etkenlerin de giriş değerlerine eklemek gerekir.
Zeki Optimizasyon Teknikleri :
Zeki Optimizasyon Tekniklerinden kastım arama tipi metodlar yani Genetik, Karınca Kolonisi, Parçacık Sürü optimizasyonları gibi. Bu metodların kullanımı ise ; tahmin edilecek değere ulaştıracak fonksiyon oluşturulması yada ( İstatistik veya Kaos teorisi kaynaklı ) Fonksiyonların parameterelerinin bulunması şeklinde olabilir mesela.
Bulanık Mantık ve Uzman sistemler :
Tahmin konusundaki Uzman insanların tecrübelerini Bulanık mantıkda kullanarak Modellenip Tahminler için kullanmakdan ibaret.
"%b" kadar fazlaysa artmış,
"%b" kadar azalmışsa düşmüş
değilse sabit kalmış şeklinde
Bahsettiğimiz metodların dışında daha adını bile bilmediğimiz metodlarada ( mesela HMM geliyor aklıma ) bakmak gerekebilir. Hatta birlikte kullanımlarıda mümkün elbet. Sonuçda bütün bunlara uygulama ve uygulamadaki ulaşılan sonuçlara göre karar vermek gerekiyor...
Evet Bu yazı dizimiznden sonuna gelmiş bulunuyoruz. Oldukça teorik olduğunun farkındayım fakat şimdilik imkanlarımız ( vakit ve insan gücü ) bu kadar.
Daha sonra neler olur bilemeyiz elbet Nasip artık...
Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?Aslında sorunun cevabı öyle bir çırpıda verilecek gibi değil elbet, yinede bir giriş yapmaya çalışacağız.
Yapay Sinir Ağları :
Sitemizdeki ilgili yazılar ve örneklerden görebelieceğiniz gibi YSA çok esnek bir YZ metodu. Sabit bir Giriş ve Çıkış değişkenleri şekline dönüştürülen hemen her probleme uygulanabilir. Tahmin edilecek değerin Kendisinden önce gelen değerlerle ilişkili olduğu kabulunü düşünürsek zaten basitçe bir uygulamada mümkün. Daha gelişkin bir sistem için geçmiş değerlerin yanında dış etkenlerin de giriş değerlerine eklemek gerekir.
Zeki Optimizasyon Tekniklerinden kastım arama tipi metodlar yani Genetik, Karınca Kolonisi, Parçacık Sürü optimizasyonları gibi. Bu metodların kullanımı ise ; tahmin edilecek değere ulaştıracak fonksiyon oluşturulması yada ( İstatistik veya Kaos teorisi kaynaklı ) Fonksiyonların parameterelerinin bulunması şeklinde olabilir mesela.
Bulanık Mantık ve Uzman sistemler :
Tahmin konusundaki Uzman insanların tecrübelerini Bulanık mantıkda kullanarak Modellenip Tahminler için kullanmakdan ibaret.
SVM ve benzeri Sınıflandırma Metodları :
Problemin Tahminden sınıflandırmaya dönüştürülmesiyle kullanılabilir. Mesela, "A" ürünün fiyatlarını tahmin etmek istemiş olalım. "A" nın bir "C " kadar zaman sonraki fiyatı şimdiki fiyatından"%b" kadar fazlaysa artmış,
"%b" kadar azalmışsa düşmüş
değilse sabit kalmış şeklinde
Bahsettiğimiz metodların dışında daha adını bile bilmediğimiz metodlarada ( mesela HMM geliyor aklıma ) bakmak gerekebilir. Hatta birlikte kullanımlarıda mümkün elbet. Sonuçda bütün bunlara uygulama ve uygulamadaki ulaşılan sonuçlara göre karar vermek gerekiyor...
Evet Bu yazı dizimiznden sonuna gelmiş bulunuyoruz. Oldukça teorik olduğunun farkındayım fakat şimdilik imkanlarımız ( vakit ve insan gücü ) bu kadar.
Daha sonra neler olur bilemeyiz elbet Nasip artık...
Pazar, Kasım 07, 2010
Zeki Tahmin Sistemleri ve İstatistik
Evet Zeki Tahmin Sistemi yazılarımıza devam ediyoruz. Bir önceki ZTS ve Kaos teorisi yazısından sonra konunun İstatistiki yönüne bakmaya çalışacağız. Bir sondan bir baştan gibi olacak ama ne yapalım. İsmimiyle müsemma olan bir blogdanda daha düzenli yazı beklemeyelim lütfen.
Tahmin Sistemleri ve Özelde Zaman Serisi tahmini için pek çok istatistiki çalışma yapılmış. Zaman serisinin belli bileşenlerden olduğu varsayımıyla bir modelleme yapılıyor. Bileşenlerine şöyle üstünkörü bakacak olursak
1) Tren Bileşeni - Genel Eğim - T : Değerlerin zaman içinde artma yada azalma eğilimi. Bu eğimin doğrusal olduğu gibi eğrisel - nonlineer - olmasıda mümkün pekala
2 ) Mevsimsel Bileşen M : Belli bir zaman periyodundaki iniş ve çıkışlar (dalgalanmalar ) Mesela Meyve sebze fiyatlarının Mevsime göre değişimi
3) Konjektürel Bileşen K : Periyodik olmayan fakat dögüsel olan değişimler. Mesela Bir ekonomik kriz durumunun bütün ekonomik göstergeleri etkileneip düşüşe geçmesi , sonrasında uygulanan tedbirlerle ve zamanla tekrar yükselişe geçmesi gibi
4) Rassal Bileşen R : Düzensiz, rastgele olan değişmeler.
Bu bileşenler ile yapılan modellemelerd iki alternatifimiz varmış.
yt = Zaman serisinin t zaman dönemindeki gözlem değerini,
Tt = Trend bileşeni’nin t zaman dönemindeki etkisini,
Mt = Mevsimsel bileşlenin t zaman dönemindeki etkisini,
Kt = Konjonktürel bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Rt = Rassal bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Bundan sonrası elimizdeki verilerle Bileşenlerin hesaplanıp geleceğe doğru tahminlerde kullanılmasından ibaret. Bileşenlerin ayrıştırılıp çıkraılması için de pek çok metod icad edilmiş.
Bütün bunlar aslında Klasik diyebileceğimiz metodlar. Dolaysıyla bizim ZTS için bu metodları doğrudan kullanmanın bir katkısı olmaz. Bence konuyu genel olarak bilip, bu istatistiki çalışmalardan ve Kaos teorisinden faydalanan Yapay Zeka Temelli bir sistem oluşturmak gerekir.
İyide, Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?
İşin İçine İstatistiki klasik metodları ve de Kaos terorisini nerde ve nasıl katabiliriz ?
...
Tahmin Sistemleri ve Özelde Zaman Serisi tahmini için pek çok istatistiki çalışma yapılmış. Zaman serisinin belli bileşenlerden olduğu varsayımıyla bir modelleme yapılıyor. Bileşenlerine şöyle üstünkörü bakacak olursak
1) Tren Bileşeni - Genel Eğim - T : Değerlerin zaman içinde artma yada azalma eğilimi. Bu eğimin doğrusal olduğu gibi eğrisel - nonlineer - olmasıda mümkün pekala
2 ) Mevsimsel Bileşen M : Belli bir zaman periyodundaki iniş ve çıkışlar (dalgalanmalar ) Mesela Meyve sebze fiyatlarının Mevsime göre değişimi
3) Konjektürel Bileşen K : Periyodik olmayan fakat dögüsel olan değişimler. Mesela Bir ekonomik kriz durumunun bütün ekonomik göstergeleri etkileneip düşüşe geçmesi , sonrasında uygulanan tedbirlerle ve zamanla tekrar yükselişe geçmesi gibi
4) Rassal Bileşen R : Düzensiz, rastgele olan değişmeler.
Bu bileşenler ile yapılan modellemelerd iki alternatifimiz varmış.
Burada
- yt = Tt * Mt * Kt * Rt
- yt = Tt + Mt + Kt + Rt
yt = Zaman serisinin t zaman dönemindeki gözlem değerini,
Tt = Trend bileşeni’nin t zaman dönemindeki etkisini,
Mt = Mevsimsel bileşlenin t zaman dönemindeki etkisini,
Kt = Konjonktürel bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Rt = Rassal bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Bundan sonrası elimizdeki verilerle Bileşenlerin hesaplanıp geleceğe doğru tahminlerde kullanılmasından ibaret. Bileşenlerin ayrıştırılıp çıkraılması için de pek çok metod icad edilmiş.
Bütün bunlar aslında Klasik diyebileceğimiz metodlar. Dolaysıyla bizim ZTS için bu metodları doğrudan kullanmanın bir katkısı olmaz. Bence konuyu genel olarak bilip, bu istatistiki çalışmalardan ve Kaos teorisinden faydalanan Yapay Zeka Temelli bir sistem oluşturmak gerekir.
İyide, Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?
İşin İçine İstatistiki klasik metodları ve de Kaos terorisini nerde ve nasıl katabiliriz ?
...
Kaydol:
Kayıtlar (Atom)