Logika rozmyta
Co to jest logika rozmyta?
Logika rozmyta to podejście do przetwarzania zmiennych, które umożliwia przetwarzanie wielu wartości za pomocą tej samej zmiennej. Logika rozmyta próbuje rozwiązywać problemy za pomocą otwartego, nieprecyzyjnego spektrum danych, które umożliwia uzyskanie szeregu trafnych wniosków. Logika rozmyta ma na celu rozwiązywanie problemów poprzez uwzględnienie wszystkich dostępnych informacji i podjęcie możliwie najlepszej decyzji, biorąc pod uwagę dane wejściowe.
Kluczowe wnioski
- Logika rozmyta pozwala na bardziej zaawansowane przetwarzanie drzew decyzyjnych i lepszą integrację z programowaniem opartym na regułach.
- Teoretycznie daje to podejściu większe możliwości naśladowania rzeczywistych okoliczności.
- Logika rozmyta może być wykorzystywana przez analityków ilościowych do usprawnienia wykonywania ich algorytmów.
Zrozumienie logiki rozmytej
Logika rozmyta wywodzi się z matematycznego badania pojęć rozmytych, które obejmuje również rozmyte zbiory danych. Matematycy mogą używać różnych terminów, odnosząc się do pojęć rozmytych i analizy rozmytej. Ogólnie i kompleksowo terminy te są klasyfikowane jako semantyka rozmyta.
W praktyce wszystkie te konstrukcje dopuszczają wiele wartości warunku „prawdziwego”. Zamiast True jest liczbowo równoważne 1, a False jest równoważne 0 (lub odwrotnie), warunek True może być dowolną liczbą wartości mniejszych niż jeden i większych od zera. Daje to algorytmom możliwość podejmowania decyzji na podstawie zakresów danych cenowych, a nie jednego dyskretnego punktu danych.
Zagadnienia dotyczące logiki rozmytej
Logika rozmyta w najbardziej podstawowym sensie jest rozwijana poprzez analizę typów drzew decyzyjnych. Tym samym w szerszej skali stanowi podstawę dla systemów sztucznej inteligencji programowanych na podstawie wnioskowania opartego na regułach.
Ogólnie termin rozmyty odnosi się do ogromnej liczby scenariuszy, które można opracować w systemie podobnym do drzewa decyzyjnego. Tworzenie protokołów logiki rozmytej może wymagać integracji programowania opartego na regułach. Te zasady programowania mogą być określane jako zbiory rozmyte, ponieważ są opracowywane według uznania kompleksowych modeli.
Zbiory rozmyte mogą być również bardziej złożone. W bardziej złożonych analogiach programistycznych programiści mogą mieć możliwość poszerzenia reguł używanych do określania włączania i wyłączania zmiennych. Może to skutkować szerszym zakresem opcji z mniej precyzyjnym rozumowaniem opartym na regułach.
Rozmyta semantyka w sztucznej inteligencji
Pojęcie logiki rozmytej i semantyki rozmytej jest centralnym elementem programowania rozwiązań sztucznej inteligencji. Rozwiązania i narzędzia sztucznej inteligencji nadal rozwijają się w gospodarce w wielu sektorach, ponieważ rozszerzają się również możliwości programowania w ramach logiki rozmytej.
IBM Watson to jeden z najbardziej znanych systemów sztucznej inteligencji wykorzystujący odmiany logiki rozmytej i semantyki rozmytej. W szczególności w usługach finansowych logika rozmyta jest wykorzystywana w uczeniu maszynowym i systemach technologicznych wspierających wyniki wywiadu inwestycyjnego.
W niektórych zaawansowanych modelach handlowych integracja matematyki opartej na logice rozmytej może być również wykorzystana, aby pomóc analitykom w tworzeniu zautomatyzowanych sygnałów kupna i sprzedaży. Systemy te pomagają inwestorom reagować na szeroki zakres zmieniających się zmiennych rynkowych, które mają wpływ na ich inwestycje.
W zaawansowanych modelach handlu programami systemy mogą wykorzystywać programowalne zbiory rozmyte do analizy tysięcy papierów wartościowych w czasie rzeczywistym i przedstawiania inwestorowi najlepszych dostępnych możliwości. Logika rozmyta jest często używana, gdy przedsiębiorca stara się wziąć pod uwagę wiele czynników. Może to skutkować zawężeniem analizy decyzji handlowych. Handlowcy mogą również mieć możliwość zaprogramowania różnych zasad dotyczących przeprowadzania transakcji. Oto dwa przykłady:
Zasada 1: Jeśli średnia krocząca jest niska, a wskaźnik siły względnej niski, sprzedaj.
Zasada 2: Jeśli średnia krocząca jest wysoka, a wskaźnik siły względnej jest wysoki, kup.
Logika rozmyta pozwala traderowi na zaprogramowanie własnych subiektywnych wniosków na temat niskich i wysokich wartości w tych podstawowych przykładach, aby uzyskać własne automatyczne sygnały transakcyjne.