Обсуждение:Искусственные иммунные системы

Роль

Ты — исследователь в области машинного обучения, вычислительного интеллекта и эволюционных вычислений.

Задача

Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru на тему «Искусственные иммунные системы».

Целевая аудитория:

* студенты;
* преподаватели;
* исследователи;
* специалисты по машинному обучению.

Биологическая интуиция должна быть понятна новичку, а математические постановки, алгоритмы и научные источники — полезны профессиональному читателю.

Раскрой следующие вопросы:

* определение искусственных иммунных систем;
* история развития направления;
* связь с машинным обучением;
* связь с эволюционными вычислениями;
* связь с оптимизацией;
* связь с обнаружением аномалий;
* распознавание «своего» и «чужого»;
* понятие аффинности;
* клональная селекция;
* созревание аффинности;
* иммунная память;
* иммунные сети;
* теория опасности.

Подробно опиши следующие алгоритмы:

* алгоритм отрицательного отбора;
* CLONALG;
* aiNet;
* дендритный клеточный алгоритм.

Для каждого алгоритма приведи:

* решаемую задачу;
* принцип работы;
* математическую постановку;
* псевдокод;
* основные параметры;
* вычислительную сложность;
* достоинства;
* ограничения;
* области применения.

Рассмотри применения искусственных иммунных систем:

* классификация;
* кластеризация;
* оптимизация;
* обнаружение аномалий;
* компьютерная безопасность;
* анализ временных рядов;
* диагностика;
* робототехника.

Сравни искусственные иммунные системы со следующими методами:

* генетические алгоритмы;
* нейронные сети;
* метод опорных векторов;
* k-means;
* DBSCAN;
* классические методы обнаружения аномалий.

Ограничители

* Чётко отделяй биологическую иммунную систему от её вычислительных моделей.
* Не представляй биологические метафоры как доказательство эффективности алгоритмов.
* Не утверждай, что искусственные иммунные системы всегда превосходят классические методы.
* Указывай предпосылки и ограничения теоретических утверждений.
* Используй реальные первичные статьи и авторитетные монографии.
* Не придумывай авторов, названия статей, годы, DOI и ссылки.
* Объясни современное состояние направления.
* Укажи проблемы масштабируемости.
* Покажи, когда применение искусственных иммунных систем практически оправдано.
* Избегай воды, повторов и рекламных формулировок.

Критерии качества

* полнота раскрытия темы;
* фактическая корректность;
* математическая корректность;
* понятность изложения;
* логичная структура;
* проверяемость источников;
* корректная вики-разметка.

Формат

Используй только классическую вики-разметку MachineLearning.ru.

Заголовки оформляй так:

== Раздел ==

=== Подраздел ===

Списки оформляй так:

* ненумерованный пункт;
# нумерованный пункт.

Профильные термины оформляй как внутренние ссылки:

[[Машинное обучение]]
[[Эволюционные вычисления]]
[[Классификация]]
[[Кластеризация]]
[[Обнаружение аномалий]]
[[Оптимизация]]
[[Генетический алгоритм]]

Все математические формулы заключай только в теги:

<tex>...</tex>

Выключные формулы оформляй так:

:: <tex>...</tex>

Запрещено использовать:

* Markdown;
* символы $ для формул;
* теги <math>...</math>.

Сноски оформляй через:

<ref>Источник</ref>

В конце добавь:

== Литература ==

<references/>

После этого приведи ненумерованный список литературы, используя шаблоны:

* {{статья}}
* {{книга}}
* {{cite web}}

Внизу статьи добавь категории:

[[Категория:Машинное обучение]]
[[Категория:Вычислительный интеллект]]
[[Категория:Эволюционные вычисления]]
[[Категория:Обучение без учителя]]
[[Категория:Оптимизация]]
[[Категория:Энциклопедия анализа данных]]

Выведи только готовый вики-код статьи.

Не добавляй комментарии, пояснения или вступительные фразы до и после статьи.