هولسيس وان

خلفية تاريخية

وفي السياق ذاته، ظهرت أداة هولسيس وان في أواسط عام 2012 في مبادرة قام بها مجموعة من شبان مهندسين في مدينة تارانتو (Taranto) بقصد تطبيق مهاراتهم الجامعية التي اكتسبوها في مجال الذكاء الاصطناعي في الجامعة متعددة التطبيقات في باري وجامعة ميلانو.

3. استكشاف البيانات

كذلك، والمعهود أن يكون لجميع الخوارزميات المستخرجة من هولسيس وإن مدخلاتها المشار إليها بلحظة ك النوعية.

إضافةً إلى ذلك، وكل شريط يرتبط بمتغير، وتشير المناطق الخضراء إلى قيم الإدخال/الإخراج التي تعرّف الخوارزمية (مثلًا عندما تكون قيمة مستشعر TGS2602 من [11.2 إلى 15.0])،

من جانب آخر، ويمكن وصف الخوارزمية الواردة في هذا المثال على النحو التالي:

علاوةً على ذلك، والخوارزمية الواردة في الصورة تستند إلى دراسة حالة تدور حول مزيج من الوقود تم تحليله بواسطة مستشعرات غاز زهيدة التكلفة.

في هذا الإطار، ويظهر تحت كل شريط لحظة أخذ العينات التي تعرف بها الخوارزمية (مثلًا تشير k-1 إلى لحظة أخذ العينات التي تسبق اللحظة الحالية).

إضافةً إلى ذلك، يتم إدخال بيانات الإدخال في صورة مصفوفات. تستضيف الأعمدة المتغيرات التي يريد المستعمل تحليلها، وتمثل الصفوف عينات مختلفة (قياسات) لمتغيرات الملاحظة. إذا كنت مهتمًا بتحليل السلوك المتتالي، فلا بد من ترتيب الصفوف من حيث الزمن (يستضيفون المتسلسلات الزمنية للإشارات المستلمة).

في هذا الإطار، وتكون نتائج هولسيس وان هي خوارزميات تصف العلاقات المنطقية العددية المشتركة بين إشارات الإدخال المتوفرة. وتكون خارطة الانسياب التي تم الحصول عليها منظمة في شكل إذا كان فإذن (IF THEN).

فحص النموذج

وفي السياق ذاته، تتيح هذه الميزة إمكانية معرفة ما إذا كان النموذج الاستنتاجي لا يزال صالحًا للبيانات الجديدة. إذا كان النموذج غير قابل للتطبيق أو تغير تغيرًا كبيرًا، فقد يحتاج المستعمل إلى إعادة التحليل.

البحث عن السبب/التأثير

من جانب آخر، لكي يُجرى هذا النوع من البحوث، فكل ما يحتاجه المستعمل هو تحديد «شجرة الأسباب» والمتغير أ في الساعة السابقة مع القيمة الحالية للمتغير ب ثم يبدأ البحث.

وفي هذا السياق، منذ ساعة تم الحدث أ ويجري الآن ملاحظة الحدث ب [الفرض / السبب]،

بفضل هذه الميزة يمكن إجراء أبحاث من النوع التالي:

فأي الحدثين سيؤدي إلى [استنتاج / تأثيرات]؟

المواصفات التقنية

ومن جهة أخرى، يتمثل الهدف الذي يأمله مطورو هولسيس وان في خلق بيئة حوسبة تشبه الشبكات العصبونية وتكون قادرة على تعلم نماذج بيانات قائمة على التجربة والخطأ وتتمتع - مثل المحرك الاستدلالي - بإمكانية تنظيم المعلومات في شكل قواعد مفهومة للإنسان.

• وتنقسم هولسيس وان إلى ثلاث خطوات:
• 1. استيراد البيانات
• 2. معالجة البيانات

إذا كان /* المدخلات */

في لحظة k: MQ136 ∈ [6.1 , 7.8] وMQ131 ∈ [10.5 , 11.0]

في لحظة k-1: TGS2602 ∈ [6.1 , 7.2] و

السمات الأساسية

السمات الأساسية التي تتمتع بها أداة هولسيس وان هي:

فإذن /* المخرجات */

في لحظة k: TGS2602 ∈ [11.2 , 15.0]

المحاكاة والتنبؤ

علاوةً على ذلك، يمكن للمستعمل الاستفادة من هذه الوظيفة أن يضع علامة على الخوارزميات التي تصف الظروف ذات الأهمية لكي يصدر تنبيهًا إذا ما ظهرت في بيانات جديدة.

من جانب آخر، تتيح هذه السمة للمستعمل إمكانية تقدير البيانات المفقودة وإكمال المتسلسلات وفحص تناسق ومتانة النموذج المستخرج في سبيل فهم تطور هذه الظاهرة، وهكذا. وفي جميع الحالات، تقوم أداة هولسيس وان بدور المحاكي: حيث يُدخل المستعمل القيم التي يرى أنها هي الأسباب فيبحث هولسيس وان عن الخوارزميات التي تتفق مع ما أدخله المستعمل.

التنبيه «الذكي»