Sélection naturelle contre les zombies - Les algorithmes génétiques #2
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- Опубліковано 19 тра 2019
- Dans cette vidéo nous nous intéressons à la sélection et comment elle peut sélectionner les meilleurs individus au travers des générations. Cette vidéo fait partie de la série sur les algorithmes génétiques.
Le code :
github.com/thibo73800/aihub/t...
github.com/thibo73800/aihub/b...
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Vidéo pour comprendre la sélection naturelle :
• How Evolution works
• La Sélection naturelle
[Chronique d'une IA]
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Salut, a quand la suite ?
merci pour la video . SVP y a pas la suite !
Très bonne vidéo, comme d'habitude. Ton exemple est à la fois très ludique et très pédagogique. Ce qui me semble poser problème avec la sélection par roulette est que des individus mal notés ont des chances d'être sélectionnés et que des individus bien notés ont des chances d'être perdus.
Super vidéo, hâte de voir la suite !
Super comme vidéo. J'apprends beaucoup sur les différents éléments que l'on doit tenir compte dans cette méthode d'algorithme.
Bonjour ! C'est un peu dommage de ne pas avoir la suite. Mais un grand merci pour cet exercice de vulgarisation.
Nice ! En attendant la suite :D
Excellente vidéo, merci👍
Je suis aussi dans le milieu de la data et de l'IA, et tes vidéos sont vraiment bien continue ! ;)
Salut, alors peut-être peux-tu m'aider. Comment je peux faire pour executer le jeu avec l'algo génétique ? Car il y a plusieurs fichiers et je ne sais pas comment les "regrouper"...
En reconversion dans la programmation j'ai eu envie de faire un programme comme ton jeu sans savoir par ou commencer et en moins fun. J'adore cette situation ! 😀 Je vais te piquer le coder et le disséquer merci
Le problème avec la roulette, est que la quantité de mauvais score peut rendre inaccessible les meilleurs individus. Il faudrait faire une roulette avec un seuil de score pour éliminer les plus mauvais à coup sûr.
C'est ce que je pensais.
Si 1999 individus ont un score de 1, et 1 individu à un score de 4, il est noyé dans la masse et la population n'évolue jamais.
Comment on pourrais procéder ?
@@EmpereurIV soit tu épurés ta liste de génomes en mettant un seuil de score en dessous duquel tu ne veux pas des individus. Soit tu fais la roulette et tu décides si tu gardes ou pas l'individu en fonction de son score. Pour déterminer le seuil tu peux prendre la médiane de tes scores ou le 3eme quartile par exemple.
@@tisonludovic6858 Ok, merci.
a propos de la question pausé dans la vidée, je pense que le défaut est que il est très probable que la plus part des individus soit peut performant, je pense que il serais plus optimal de ne pas prendre en compte le score mais le carré du score pour augmenter la probabilité de sélectionner des individus performant
excellent
la suite ! la suite ! :)
merciiiii
D'abord merci pour la vidéo, et les autres..
Pour le pb posé : est ce que en sélectionnant en majorité les "bons", on ne risque pas d'avoir des générations "moins bonnes" qui apparaissent à certains moment puis disparaissent, et de se retrouver avec des oscillations qui empêchent d'aboutir à une convergence ?
Vidéo très intéressante et bien amenée ! Ca serait intéressant aussi de ne pas se préoccuper du fitness des individus et de les laisser se reproduire ? Chaque individu aurait une probabilité faible de se reproduire (se copier) à chaque instant de la simulation. Pas de générations du coup. Après le soucis c'est que les enfants ne seraient juste des copies des individus. Mais ça reproduit assez bien l'évolution naturelle quand même !
Bonjour Procuste
Ce qui est marrant avec les aglorithmes génétiques c'est que tu es le dieu de ton univers virtuel et tu es libre de fixer les règles et de tester tout un tas de choses.
En revanche ton idée va totalement a l'encontre de la sélection naturelle et non ca ne refléterai absolument pas l'évolution naturelle ... Je devine que tu veux en fait parler de l'évolution actuelle de l'homme dans les pays développés mais attention à deux choses, la première c'est que pour en arriver là (selon la théorie de l'évolution) l'homme a traversé de très longues périodes de sélection naturelle et la seconde c'est que même si l'homme a aujourd'hui énormément réduit la sélection naturel de son espèce cette dernière reste toujours présente : selection des spérmatozoides, fausses couches, morts nés et ... avortements pour causes génétiques. On pourrait pousser un peu plus loin et oser dire qu'un enfant coute chère et donc que seul les personnes ayant réussis dans la vie peuvent se permettre d'avoir une grande famille (c'est pas totalement vraie, mais c'est une forme de sélection naturelle)
La selection par roulette reviens a peu prés au selection de type parent , car dans tous les facons on prend toujours ce qui on une probabilité élevé (dans la selection par parent on en fait de meme) . D'ou ces deux selection aboutisserons au meme resultat
À quand le "Les algorithmes génétiques #3"?
Je ne l'ai pas trouver dans tes vidéos
(Si tu l'as fait, met le en lien dans la description, avec une mention indiquant que c'est la suite^^)
Je pense qu’avec une loterie pondérée on prend le risque de perdre le meilleur individu, donc le plus prometteur. Pour corriger ce défaut on pourrait par exemple sélectionner d’office le meilleur individu pour la prochaine génération.
Oui.
Merci beaucoup, a quand la suite?
est ce qu'on pourrait modeliser la propagation de la corona virus en utilisant l'algorithme genetique ???
Salut ! Une suite de prévue ?
génotype \ʒe.nɔ.tip\, phénotype \fe.nɔ.tip\
ce sont des mots français pas des anglicismes 😅
Avec la sélection par roulette j'ai l'impression que tu converges vers des "local optima" très dépendant de ton initialisation (soit vers accuracy max, soit vers perception max) et non vers une solution globale de qualité
Super série de vidéo ! ça m'aide beaucoup pour prendre en main mon mémoire ! Juste une petite note, en français on dit prononce génot[i]pe et phénot[i]pe ;)
Je pense que le problème de la sélection par roulette, c'est qu'on a peu de chance de piocher un individu au score extraordinaire. On piochera plus probablement un individu dans la "moyenne haute". La progression se verra donc ralentie.
On pourrait imaginer garder le meilleur individu à chaque génération, mais si un deuxième individu vient à avoir un score extraordinaire, un des deux sera perdu la génération suivante. Garder les n premiers individus pose le même problème, d'autant que si les individus ne sont pas bons, on aura juste ralenti le brassage.
Une solution qui mathématiquement me parait plus intéressante, serait d'estimer que les scores forment une courbe de Gauss (ce qui ne parait pas aberrant), calculer moyenne et variance et garder les individus avec un score "extraordinaire", en choisissant un seuil assez haut. Ca me parait plus optimal, mais je sais pas si le gain est significatif par rapport à garder n individus.
Je pense que ce serait mieux si tu écrivais le code en même temps que tu l'expliques. ;)
Bonjour Thibault et merci pour tes vidéos
Je ne sais pas si d'autres sont de mon avis mais je ne vois pas trop l’intérêt de te voir dé-commenter du code dans tes vidéos, je trouverais beaucoup plus intéressant que tu ne traite que de l'aspect logique dans les vidéos et que tu donnes les sources en description. Cela rendrait les vidéos plus vivantes et la reproduction des programmes plus aisée.
A nouveau merci