Bayes Hiper Yapıları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Karmaşık Uyarlanabilir İşletme
Karmaşık bir uyarlanabilir kuruluş, karmaşık bir uyarlanabilir sistem olarak işlev görebilen bir kuruluştur. Karmaşık bir uyarlanabilir sistem, sürekli değişen ortamından öğrenebilir ve buna uyum sağlayabilir. Böyle bir sistem, bireysel sistem bileşenleri ve sistem bileşenleri ile çevre arasındaki etkileşimlerin bir sonucu olarak ortaya çıkan karmaşık davranışlarla karakterize edilir.
Karmaşık bir uyarlanabilir kuruluş, çevresiyle etkileşime girerek ve ondan öğrenerek, sürdürülebilirlik zincirini sürdürmek için davranışını değiştirir.
Tecrübeden ders çıkaramayan bir işletmenin sürdürülebilirlik zincirini sürdürmesi imkansızdır. Öğrenme süreci, çevresel girdilerin algılanmasını, algılanan girdilerin anlaşılmasını (bu girdilerden anlam çıkarılmasını) ve bu anlayışın etkin eyleme dönüştürülmesini içerir.
Yumuşak Sistemler Metodolojisi, bir işletmede algılama, anlama ve hareket etmeyi içeren geliştirilmiş bir metodolojidir.
Ortaya Çıkışı Anlamak
Karmaşık bir uyarlanabilir kuruluşta öz-farkındalık, sürdürülebilirlik zincirinin sürdürülmesinde bir araçtır. İşletmelerin, kaynakların bireysel davranışları ile CRC’lerin ve SRC’lerin ortaya çıkan davranışları arasındaki karşılıklı ilişkileri anlaması gerekir. Bu, işletmenin kendi sosyal karmaşıklığını ve nedensel belirsizliğini anlamasını sağlayacaktır.
Karmaşık bir uyarlanabilir işletmenin en önemli özelliği olan ortaya çıkma, CRC’lerde etkileşimli kaynakların toplu davranışıdır. Ortaya çıkış holizm ile aynıdır.
Karmaşık bir adaptif sistemde bütünlük, sistem bileşenlerinin toplu davranışının, bireysel sistem bileşenlerinin davranışlarının toplamından daha fazlası olduğu anlamına gelir; örneğin, bir sürü, bir kuş topluluğundan daha fazlasıdır ve trafik sıkışıklığı bir topluluktan daha fazlasıdır.
Bir şeyi anlamak ne demektir? Baas & Emmeche’ye göre anlama, açıklama kavramıyla ilişkilidir. Tüm karmaşık uyarlanabilir sistemler iç modelleri korur. Bu mekanizmalar açıklama ve anlama için kullanılır.
İnsan zihni kendinin farkındadır ve kendini gözlemleme ve kendi kendine etkileşim kurma yeteneğine sahiptir. Bilinç, zihin tarafından sürdürülen içsel bir model olarak görülebilir.
Minsky’nin Society of Mind’ında, A-Brains ve B-Brains olarak adlandırılan içsel gözlem mekanizmaları, K-Lines adı verilen üst yapılardan oluşan içsel modelleri sürdürür. Her K-Line, bir problem çözüldüğünde veya iyi bir fikir oluşturulduğunda aktif olan zihinsel ajanlara bağlanan tel benzeri bir yapıdır. Minsky, bir sistemin B-Beynini kullanarak kendisini nasıl izleyebileceğini anlatıyor.
Hiper parametre optimizasyonu
Hiper parametre optimizasyonu nedir
Hiper parametre Nedir
Feature selection techniques
Grid Search nedir
Adam optimizasyon algoritması Nedir
Derin öğrenme algoritmaları
Hiperparametre
Gell-Mann, karmaşık bir uyarlanabilir sistemin ortamı ve sistemin çevre ile etkileşimi hakkındaki bilgileri sistemin “girdi akışı” olarak ifade eder.
Karmaşık bir uyarlanabilir sistem, girdi akışında “düzenlilikleri rastgelelikten” ayırarak kendi iç modelini yaratır ve sürdürür. Bu düzenlilikler, sırayla karmaşık uyarlanabilir sistemin iç modelini oluşturan hiper yapılar kullanılarak temsil edilir.
Karmaşık bir uyarlanabilir sistemin gözlem mekanizması, girdi akışındaki düzenliliklerin tanımlanmasından ve ayrıca bu düzenlilikleri içerecek şekilde üst yapıların aşamalı olarak uyarlanmasından sorumludur. Karmaşık uyarlanabilir işletmede, üst yapılar işletmenin bilgisini kodlar ve işletme genelinde dağıtılır.
Bu bilgi, aşağıdaki bileşen bilgi türlerinden birine aittir:
• şirket içindeki iç ilişkilerle ilgili bilgi;
• ürün ve hizmetlerle ilgili bilgi;
• iş süreçleri ve iş birimleri ile ilgili bilgi;
• belirli projeler ve proje uygulamalarıyla ilgili bilgi;
• müşterilerle ilgili bilgi;
• pazarla ilgili bilgi.
Bileşen bilgi, hem örtük hem de açık bilgiden oluşur. Örtük bilgi genellikle yazılamayan veya belirlenemeyen bilgi olarak tanımlanır. Bu bilgi, CRC’ler içindeki kaynakların yerel davranışları ile CRC’lerin ortaya çıkan davranışları arasındaki karşılıklı ilişkiler içinde gömülüdür. Bilgi, özellikle örtük bilgi, bir işletmedeki en önemli stratejik kaynaktır.
Bayes Hiper Yapıları
Bayes ağları, karmaşık uyarlanabilir kuruluşta hiper yapılar olarak kullanılacak ideal biçimciliği sağlar. Bu ağlar, inançları ve inançlar arasındaki nedensel ilişkileri kodlamak için kullanılabilir ve belirsizlik koşulları altında kısmi inançlar hakkında akıl yürütme için bir biçimcilik sağlar.
Bu ağlar, belirli çevresel durumlara (nedenlere) yanıt olarak belirli etkileşimlerin ve davranışların ortaya çıkan etkilerinin ne olduğuna dair olasılıklı bir model öğrenmek için kullanılabilir. Böyle bir nedensel model daha sonra, belirli bir ortam durumu göz önüne alındığında hangi eylemin/eylemlerin en uygun olduğuna karar vermek için bir tahkim süreci tarafından sorgulanabilir.
Bir Bayes ağı, yönsel bağlantılar ile birbirine bağlanan bir dizi düğümden oluşan yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafiktir (DAG). Her düğüm rastgele bir değişkeni veya belirsiz bir miktarı temsil eder. Her değişkenin, durum adı verilen, birbirini dışlayan sonlu bir önermeler kümesi vardır.
Bağlantılar, bir ana düğümün neden ve bir alt düğümün sonuç olduğu, değişkenler arasındaki bilgisel veya nedensel bağımlılıkları temsil eder. Bağımlılıklar, bir düğümün üst düğümlerin değerlerini vermiş olabileceği durumların koşullu olasılıkları cinsinden verilir. Her düğüm, zaman içinde biriken bu koşullu olasılıkları depolamak için bir koşullu olasılık matrisine sahiptir.
Popescul, Ungar, Pennock & Lawrence tarafından önerilen kullanıcı-kelime görünüm modelinden uyarladığımız basit bir Bayes ağını göstermektedir.
Ağımız, üç gözlemlenebilir değişken, yani kullanıcılar (U), kavramlar açısından karakterize edilen göz atılan web sayfalarının içeriği (C), bu sayfalardan satın alınan ürünler (P) ve bir gizli değişken arasındaki ilişkiyi modeller. sınıf değişkenidir.
Yukarıda, gizli sınıf değişkeni Z’nin durumları tarihsel verilerden çıkarılmıştır (U, P ve C’nin gözlemleri). Z sınıf değişkeni, çoklu etkileri (U, P ve C) etkileyen tek nedendir. Bu olasılık dağılımı, saf Bayes modeli veya bazen Bayes sınıflandırıcısı olarak adlandırılır.
Bayesian öğrenme, bir Bayes ağının yapısının “madenciliği” ve geçmiş verilerinden koşullu olasılık matrislerinin hesaplanması olarak tanımlanabilir. Veriler eksik olabilir ve Bayes ağının yapısı bilinmeyebilir.
Bayes çıkarımı, gözlenen bazı e olayı (bir dizi kanıt değişkenine değer atamaları) verilen bir H hipotezinin (bir dizi sorgu değişkenini içeren) sonsal olasılığını hesaplama işlemidir.
Adam optimizasyon algoritması Nedir Derin öğrenme algoritmaları Feature selection techniques Grid Search nedir Hiper parametre Nedir Hiper parametre optimizasyonu Hiper parametre optimizasyonu nedir Hiperparametre