Seorang pengaturcara telah berjaya melaksanakan algoritma pengelompokan K-means pada komputer Apple II menggunakan APPLESOFT BASIC, mencetuskan perbincangan tentang evolusi pembelajaran mesin dan kekangan pengaturcaraan. Projek ini menunjukkan bagaimana konsep asas pembelajaran mesin boleh dijalankan pada perkakasan dari akhir 1970an, lengkap dengan sempadan keputusan visual dan lelaran algoritma masa nyata.
Langkah-langkah Algoritma K-Means
- Inisialisasi: Cipta k centroid kluster dengan memilih k pemerhatian secara rawak daripada set data
- Langkah 1 - Penugasan: Tugaskan setiap pemerhatian kepada kluster terdekat menggunakan jarak Euclidean
- Langkah 2 - Kemas Kini: Kira semula centroid berdasarkan titik yang ditugaskan, ulang sehingga penumpuan tercapai
Nostalgia Bertemu Pembelajaran Mesin Moden
Pelaksanaan ini mempamerkan pengelompokan K-means dengan maklum balas visual, melukis sempadan keputusan semasa algoritma menumpu pada titik data. Pengaturcara mengurangkan saiz set data untuk mempercepatkan pelaksanaan dan mengendalikan batasan pengiraan perkakasan vintaj tersebut. Projek ini mencapai ketepatan 90% pada masalah pengelompokan dua kelas yang mudah, membuktikan bahawa prinsip teras pembelajaran mesin boleh berfungsi walaupun pada sistem yang sangat terhad.
Ahli komuniti berkongsi kenangan mereka sendiri tentang pengembaraan pengaturcaraan awal. Seorang pembangun mengingati mencipta algoritma genetik dalam Pascal semasa 1990an, manakala yang lain menyebut melaksanakan perceptron pada Apple II pada 1984 yang mengambil masa 20 minit setiap laluan pengecaman. Kisah-kisah ini menyerlahkan bagaimana kekangan pengaturcaraan sering membawa kepada penyelesaian kreatif dan pengalaman pembelajaran penting.
Butiran Pelaksanaan Teknikal
- Platform: Komputer Apple II dengan APPLESOFT BASIC
- Set Data: Dikurangkan kepada 5 sampel bagi setiap kelas untuk pelaksanaan yang lebih pantas
- Ketepatan: 90% (1 daripada 10 pemerhatian disalah klasifikasikan)
- Pengiraan jarak: Jarak Euclidean kuasa dua (mengelakkan punca kuasa dua yang mahal)
- Toleransi penumpuan: 0.001
Cabaran Teknikal dan Penyelesaian Kreatif
Pelaksanaan Apple II menghadapi beberapa halangan teknikal yang tipikal bagi pengkomputeran vintaj. Had memori memerlukan pengurusan array yang teliti, kerana APPLESOFT BASIC mengeluarkan ralat apabila cuba mengisytiharkan semula array sedia ada. Pengaturcara terpaksa mengoptimumkan pengiraan jarak dengan mengelakkan operasi punca kuasa dua yang mahal, menggunakan jarak Euclidean kuasa dua untuk perbandingan sebaliknya.
Komponen visual terbukti amat mencabar. Melukis sempadan keputusan memerlukan pengiraan geometri yang kompleks untuk memastikan garisan kekal dalam sempadan skrin. Kod mengendalikan kes tepi seperti cerun menegak dan centroid luar skrin, walaupun pengaturcara menyatakan beberapa batasan masih wujud untuk senario dengan lebih daripada dua kelompok.
Kekangan Perkakasan Apple II
- Had memori yang memerlukan pengurusan tatasusunan yang teliti
- Tiada keupayaan untuk mengisytihar semula tatasusunan sedia ada dalam APPLESOFT BASIC
- Operasi matematik yang mahal (fungsi SQR)
- Resolusi skrin terhad untuk paparan grafik
- Pelaksanaan benang tunggal tanpa pengoptimuman moden
Perdebatan Mengenai Klasifikasi Pembelajaran Mesin
Projek ini mencetuskan perdebatan tentang apa yang layak sebagai pembelajaran mesin. Sesetengah ahli komuniti mempersoalkan sama ada teknik regresi mudah layak mendapat label pembelajaran mesin, manakala yang lain berhujah bahawa menyelesaikan masalah yang kompleks secara pengiraan pada perkakasan terhad pasti dikira sebagai wilayah ML. Perbincangan ini mencerminkan persoalan yang lebih luas tentang bagaimana bidang ini telah berkembang dan berkembang selama beberapa dekad.
Apabila anda mendapati diri anda menyelesaikan masalah NP-hard pada Apple II, kemungkinan besar anda telah memasuki wilayah pembelajaran mesin.
Pengaturcara merancang untuk meneroka algoritma yang lebih canggih seperti Expectation Maximization, yang boleh mengendalikan sifat Gaussian data ujian dengan lebih baik. Walau bagaimanapun, melaksanakan rangkaian neural dengan backpropagation pada APPLESOFT BASIC akan memberikan cabaran tambahan yang ketara.
Kebangkitan Pengaturcaraan Perkakasan Warisan
Projek ini menyertai trend yang semakin berkembang untuk melaksanakan algoritma moden pada komputer vintaj. Gabungan nostalgia dan cabaran teknikal menarik minat pengaturcara yang berminat untuk memahami kedua-dua kekangan pengkomputeran bersejarah dan konsep algoritma asas. Bekerja dalam had yang teruk sering memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang bagaimana algoritma sebenarnya berfungsi.
Pelaksanaan Apple II berfungsi sebagai latihan pendidikan dan peringatan tentang sejauh mana kemajuan pengkomputeran. Apa yang dahulu memerlukan pengoptimuman yang teliti dan penyelesaian kreatif kini boleh dijalankan dengan mudah pada telefon pintar yang ribuan kali lebih berkuasa daripada perkakasan asal.
Rujukan: K-Means By Another Means