Yapay Bağışıklık Tanıma Sistemi (Artificial Immune Recognition System - AIRS), insan bağışıklık sisteminin bazı özelliklerinden esinlenerek oluşturulan bir sınıflandırma algoritmasıdır. Bu algoritma, sınıflandırma problemlerini çözme ve veri madenciliği uygulamaları için kullanılır.
Bağışıklık sistemi, vücuda giren yabancı maddeleri (antijenleri) tanıyabilen ve onlara karşı özelleşmiş bir yanıt oluşturabilen hücreleri (antikorları) içerir. AIRS algoritması, bu mekanizmayı modelleyerek, veri setlerindeki benzer örnekler arasındaki ilişkileri öğrenir ve yeni veri örneklerini sınıflandırır.
AIRS algoritması genellikle aşağıdaki adımları içerir:
1. Bağışıklık Hafıza Hücrelerinin İnitializasyonu: Algoritma, bir hafıza hücreleri setiyle başlar. Bu set genellikle eğitim setinden seçilen örneklerle doldurulur.
2. Antijen Sunumu: Her eğitim örneği (antijen), hafıza hücreleri setindeki hücrelere sunulur.
3. Rekabetçi Ağ Süreci: Sunulan antijen, hafıza hücreleri setindeki hücrelerle rekabet eder. En yakın hücreler (antijene en benzer olanlar), çoğaltılır (klonlanır) ve bu yeni hücreler bir mutasyon sürecinden geçer.
4. Hafıza Hücrelerinin Güncellenmesi: Rekabetçi ağ sürecinden sonra, en iyi hücreler hafıza hücreleri setine eklenir.
5. Sınıflandırma: Eğitim süreci tamamlandıktan sonra, hafıza hücreleri seti yeni veri örneklerini sınıflandırmak için kullanılır.
AIRS algoritması, çeşitli uygulamalar için başarılı bir şekilde kullanılmıştır, özellikle sınıflandırma ve veri madenciliği gibi alanlarda. Ancak, bağışıklık hafıza hücrelerinin nasıl seçileceği ve güncelleneceği, algoritmanın performansını önemli ölçüde etkileyen önemli bir konudur. Ayrıca, algoritmanın öğrenme süreci genellikle veri setinin boyutuna ve karmaşıklığına bağlıdır.