Bulanık mantık

Bulanık Mantık Nedir?

Bulanık mantık, aynı değişken üzerinden birden fazla olası doğruluk değerinin işlenmesine izin veren değişken işlemeye yönelik bir yaklaşımdır. Bulanık mantık, bir dizi doğru sonucun elde edilmesini mümkün kılan açık, kesin olmayan bir veri yelpazesi ve buluşsal yöntemler ile sorunları çözmeye çalışır .

Bulanık mantık, mevcut tüm bilgileri göz önünde bulundurarak ve girdi verilen olası en iyi kararı vererek sorunları çözmek için tasarlanmıştır.

Bulanık Mantığı Anlama

Bulanık mantık, çok değerli mantığın matematiksel çalışmasından kaynaklanır. Sıradan mantık, mutlak gerçeğin ifadeleriyle ("Bu nesne yeşil mi?" gibi) ilgilenirken, bulanık mantık, kümeleri "uzun", "büyük" veya "güzel" gibi öznel veya göreli tanımlarla ele alır. Bu, insanların sorunları analiz etme ve karar verme şeklini, mutlak doğru veya yanlıştan ziyade belirsiz veya kesin olmayan değerlere dayanan bir şekilde taklit etmeye çalışır.

Uygulamada, bu yapıların tümü "doğru" koşulun kısmi değerlerine izin verir. Klasik mantıkta olduğu gibi tüm ifadelerin kesinlikle doğru veya kesinlikle yanlış olmasını istemek yerine, bulanık mantıkta doğruluk değerleri sıfır ile bir arasında herhangi bir değer olabilir. Bu, algoritmaların tek bir ayrık veri noktası yerine veri aralıklarına dayalı kararlar alma fırsatı yaratır.

Standart mantıkta her ifadenin mutlak bir değeri olmalıdır: true veya false. Bulanık mantıkta doğruluk değerleri, 1'in kesinlikle doğru ve 0'ın kesinlikle yanlış olduğu 0'dan 1'e "üyelik" dereceleri ile değiştirilir.

Bulanık Mantığın Tarihi

Bulanık mantık ilk olarak Lotfi Zadeh tarafından 1965 yılında Information and Control dergisi için yayınlanan bir makalede önerildi. "Bulanık Kümeler" başlıklı makalesinde Zadeh, bilgi işlemede kullanılan veri türünü yansıtmaya çalıştı ve temel mantıksal Bu tür kümeler için kurallar.

Zadeh, "Çoğu zaman, gerçek fiziksel dünyada karşılaşılan nesne sınıfları kesin olarak tanımlanmış üyelik kriterlerine sahip değildir," diye açıkladı. "Yine de, bu tür kesin olmayan bir şekilde tanımlanmış 'sınıfların' insan düşüncesinde, özellikle örüntü tanıma, bilgi iletişimi ve soyutlama alanlarında önemli bir rol oynadığı gerçeği devam ediyor."

O zamandan beri, bulanık mantık makine kontrol sistemlerinde, görüntü işlemede, yapay zekada ve belirsiz yorumlamalı sinyallere dayanan diğer alanlarda başarıyla uygulandı.

Özel Hususlar

Bulanık mantık en temel anlamıyla karar ağacı tipi analizi ile geliştirilir. Böylece daha geniş bir ölçekte, kurallara dayalı çıkarımlarla programlanan yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturur.

Genel olarak bulanık terimi, karar ağacı benzeri bir sistemde geliştirilebilecek çok sayıda senaryoyu ifade eder. Bulanık mantık protokolleri geliştirmek, kural tabanlı programlamanın entegrasyonunu gerektirebilir. Bu programlama kuralları, kapsamlı modellerin takdirine bağlı olarak geliştirildikleri için bulanık kümeler olarak adlandırılabilir.

Bulanık kümeler de daha karmaşık olabilir. Daha karmaşık programlama analojilerinde, programcılar değişkenlerin dahil edilmesini ve hariç tutulmasını belirlemek için kullanılan kuralları genişletme yeteneğine sahip olabilir. Bu, daha az kesin kurallara dayalı akıl yürütme ile daha geniş bir seçenek yelpazesiyle sonuçlanabilir.

Bulanık mantık, alım satım sinyalleri için piyasa verilerini analiz etmek için kullanıldığı alım satım yazılımında kullanılabilir.

Yapay Zekada Bulanık Semantik

Bulanık mantık ve bulanık semantik kavramı, yapay zeka çözümlerinin programlanmasında merkezi bir bileşendir. Bulanık mantığın programlama yetenekleri de genişledikçe, yapay zeka çözümleri ve araçları ekonomide bir dizi sektörde genişlemeye devam ediyor.

IBM'in Watson'ı, bulanık mantık ve bulanık anlambilimin varyasyonlarını kullanan en iyi bilinen yapay zeka sistemlerinden biridir. Özellikle finansal hizmetlerde, bulanık mantık, yatırım zekası çıktılarını destekleyen makine öğrenimi ve teknoloji sistemlerinde kullanılmaktadır.

Bazı gelişmiş ticaret modellerinde, bulanık mantık matematiğinin entegrasyonu, analistlerin otomatik satın alma ve satma sinyalleri oluşturmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir. Bu sistemler, yatırımcıların yatırımlarını etkileyen çok çeşitli değişen piyasa değişkenlerine tepki vermelerine yardımcı olur.

Bulanık Mantık Örnekleri

Gelişmiş yazılım ticaret modellerinde sistemler, binlerce menkul kıymeti gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve yatırımcıya mevcut en iyi fırsatı sunmak için programlanabilir bulanık kümeleri kullanabilir. Bulanık mantık, genellikle bir tüccar,. değerlendirme için birden fazla faktörü kullanmaya çalıştığında kullanılır. Bu, ticaret kararları için daraltılmış bir analize neden olabilir. Tüccarlar ayrıca ticaret yapmak için çeşitli kurallar programlama yeteneğine de sahip olabilirler. İki örnek aşağıdakileri içerir:

Kural 1: Hareketli ortalama düşükse ve Göreceli Güç Endeksi (RSI) düşükse sat.
Kural 2: Hareketli ortalama yüksekse ve Göreceli Güç Endeksi (RSI) yüksekse satın alın.

Bulanık mantık, bir tüccarın, kendi otomatik ticaret sinyallerine ulaşmak için bu temel örneklerde düşük ve yüksek üzerinde kendi öznel çıkarımlarını programlamasına izin verir.

Bulanık Mantığın Avantajları ve Dezavantajları

Bulanık mantık, makine kontrolörlerinde ve yapay zekada sıklıkla kullanılır ve ticaret yazılımlarına da uygulanabilir. Geniş bir uygulama yelpazesine sahip olmasına rağmen, aynı zamanda önemli sınırlamaları da vardır.

Bulanık mantık, insanın karar verme sürecini taklit ettiğinden, en çok belirsiz veya çarpık girdilerle karmaşık problemleri modellemek için kullanışlıdır. Doğal dil ile benzerlikleri nedeniyle, bulanık mantık algoritmalarının kodlanması standart mantıksal programlamaya göre daha kolaydır ve daha az talimat gerektirir, böylece bellek depolama gereksinimlerinden tasarruf sağlar.

Bu avantajlar aynı zamanda bulanık mantığın kesin olmayan doğasından dolayı dezavantajlarla birlikte gelir. Sistemler hatalı veri ve girdiler için tasarlandığından, hatalı sonuçları önlemek için test edilmeli ve doğrulanmalıdır.

TTT

Alt çizgi

Bulanık mantık, insan karar verme sürecini etkileyen belirsizlikleri içeren klasik mantığın bir uzantısıdır. Parametrelerin belirsiz veya kesin olmadığı karmaşık sorunları çözmek için sıklıkla kullanılır. Bulanık mantık, belirsiz veya net olmayan ticaret sinyallerini yorumlamak için kullanılabileceği yatırım yazılımlarında da kullanılır.

##Öne çıkanlar

Sıradan dille benzerlikleri nedeniyle, bulanık algoritmaların kodlanması nispeten basittir, ancak kapsamlı doğrulama ve test gerektirebilir.
Teorik olarak, bu yaklaşıma, mutlak doğru veya yanlışlık ifadelerinin nadir olduğu gerçek yaşam koşullarını taklit etme fırsatı verir.
Bulanık mantık, tüm ifadelerin bir veya sıfır doğruluk değerine sahip olduğu standart mantıktan bir genellemedir. Bulanık mantıkta, ifadeler 0,9 veya 0,5 gibi kısmi doğruluk değerine sahip olabilir.
Bulanık mantık, daha gelişmiş karar ağacı işlemeye ve kural tabanlı programlama ile daha iyi entegrasyona izin veren buluşsal bir yaklaşımdır.
Bulanık mantık, nicel analistler tarafından algoritmalarının yürütülmesini iyileştirmek için kullanılabilir.

##SSS

Bulanık Mantık, Makine Öğrenimi ile Aynı mı?

Bulanık mantık genellikle makine öğrenimi ile birlikte gruplandırılır, ancak bunlar aynı şey değildir. Makine öğrenimi, karmaşık problemleri çözmek için algoritmaları yinelemeli olarak uyarlayarak insan bilişini taklit eden hesaplama sistemlerini ifade eder. Bulanık mantık, kesin olmayan veri kümeleri üzerinde çalışabilen bir dizi kural ve işlevdir, ancak algoritmaların yine de insanlar tarafından kodlanması gerekir. Her iki alanın da yapay zeka ve karmaşık problem çözme uygulamaları vardır.

Veri Madenciliğinde Bulanık Mantık Nedir?

Veri madenciliği,. istatistik, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimi ile örtüşen bir alan olan büyük veri kümelerindeki önemli ilişkileri belirleme sürecidir. Bulanık mantık, bulanık veri kümelerinden mantıksal sonuçlara ulaşmak için kullanılabilecek bir kurallar kümesidir. Veri madenciliği genellikle kesin olmayan ölçümlere uygulandığından, bulanık mantık bu tür verilerden ilgili ilişkileri belirlemenin yararlı bir yoludur.

Bulanık Mantık ve Sinir Ağları Arasındaki Fark Nedir?

Yapay sinir ağı,. insan benzeri bir sinir sisteminin problem çözme prosedürlerini taklit etmek için tasarlanmış bir hesaplama sistemidir. Bu, kesin olmayan verilerden sonuçlara ulaşmak için tasarlanmış bir dizi kural olan bulanık mantıktan farklıdır. Her ikisinin de bilgisayar biliminde uygulamaları vardır, ancak bunlar farklı alanlardır.