Fuzzy Logic คืออะไร
Fuzzy Logic เป็นวิธีการประมวลผลตัวแปรที่อนุญาตให้มีการประมวลผลหลายค่าผ่านตัวแปรเดียวกัน ตรรกศาสตร์คลุมเครือพยายามที่จะแก้ปัญหาด้วยการเปิดกว้างของข้อมูลที่ไม่แน่ชัดซึ่งทำให้สามารถสรุปข้อสรุปได้อย่างแม่นยำ Fuzzy logic ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาโดยการพิจารณาข้อมูลที่มีทั้งหมดและทำการตัดสินใจที่ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้
ประเด็นที่สำคัญ
- ฟัซซีลอจิกช่วยให้การประมวลผลต้นไม้การตัดสินใจที่สูงขึ้นและการรวมที่ดีขึ้นกับการเขียนโปรแกรมตามกฎในทางทฤษฎีสิ่งนี้ให้โอกาสมากขึ้นในการเลียนแบบสถานการณ์ในชีวิตจริงตรรกะเชิงฟัซซี่อาจถูกใช้โดยนักวิเคราะห์เชิงปริมาณ
ทำความเข้าใจกับ Fuzzy Logic
ตรรกศาสตร์คลุมเครือเกิดจากการศึกษาทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับแนวคิดคลุมเครือซึ่งเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลฟัซซี่ นักคณิตศาสตร์อาจใช้คำศัพท์ที่หลากหลายเมื่ออ้างถึงแนวคิดแบบคลุมเครือและการวิเคราะห์แบบคลุมเครือ คำเหล่านี้จัดกว้างและครอบคลุมเป็นความหมายคลุมเครือ
ในทางปฏิบัติโครงสร้างเหล่านี้ทั้งหมดอนุญาตให้มีหลายค่าของเงื่อนไข "จริง" แทนที่จะเป็น True ที่มีตัวเลขเทียบเท่ากับ 1 และ False จะเท่ากับ 0 (หรือกลับกัน) เงื่อนไขที่แท้จริงอาจเป็นจำนวนค่าใด ๆ ที่น้อยกว่าหนึ่งและมากกว่าศูนย์ สิ่งนี้จะสร้างโอกาสให้อัลกอริทึมในการตัดสินใจตามช่วงของข้อมูลราคาเมื่อเทียบกับจุดข้อมูลที่รอบคอบ
ข้อควรพิจารณาทางตรรกศาสตร์คลุมเครือ
ตรรกศาสตร์คลุมเครือในแง่พื้นฐานที่สุดได้รับการพัฒนาผ่านการวิเคราะห์ประเภทต้นไม้ตัดสินใจ ดังนั้นในระดับที่กว้างขึ้นจึงเป็นพื้นฐานสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ตั้งโปรแกรมผ่านการอนุมานตามกฎ
โดยทั่วไปคำว่าคลุมเครือหมายถึงสถานการณ์จำนวนมากที่สามารถพัฒนาได้ในโครงสร้างการตัดสินใจเช่นระบบ การพัฒนาโปรโตคอลลอจิกแบบคลุมเครืออาจต้องการการบูรณาการการเขียนโปรแกรมแบบใช้กฎ กฎการเขียนโปรแกรมเหล่านี้อาจเรียกว่าเซตคลุมเครือเนื่องจากมีการพัฒนาขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของโมเดลที่ครอบคลุม
เซตที่คลุมเครืออาจซับซ้อนกว่าเช่นกัน ในการเขียนโปรแกรมแบบอะนาล็อกที่ซับซ้อนมากขึ้นโปรแกรมเมอร์อาจมีความสามารถในการขยายกฎที่ใช้ในการพิจารณาการรวมและการยกเว้นของตัวแปร สิ่งนี้อาจส่งผลให้มีตัวเลือกที่กว้างขึ้นด้วยการให้เหตุผลตามกฎที่แม่นยำน้อยลง
ความหมายคลุมเครือในปัญญาประดิษฐ์
แนวคิดของตรรกศาสตร์คลุมเครือและ semantics คลุมเครือเป็นองค์ประกอบสำคัญในการวางโปรแกรมของโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ โซลูชั่นและเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ยังคงขยายตัวทางเศรษฐกิจในหลายภาคส่วนเนื่องจากความสามารถในการเขียนโปรแกรมจากลอจิกฟัซซี่ก็ขยายตัวเช่นกัน
ไอบีเอ็มวัตสันเป็นหนึ่งในระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดโดยใช้รูปแบบของตรรกศาสตร์คลุมเครือและความหมายคลุมเครือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริการด้านการเงินนั้นมีการใช้ตรรกะแบบคลุมเครือในการเรียนรู้ของเครื่องจักรและระบบเทคโนโลยีที่สนับสนุนผลลัพธ์ด้านการลงทุน
ในรูปแบบการค้าขั้นสูงบางตัวการบูรณาการคณิตศาสตร์ฟัซซี่ลอจิกสามารถใช้เพื่อช่วยนักวิเคราะห์ในการสร้างสัญญาณซื้อและขายอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้ช่วยให้นักลงทุนตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่หลากหลายซึ่งส่งผลต่อการลงทุนของพวกเขา
ในรูปแบบการซื้อขายซอฟต์แวร์ขั้นสูงระบบสามารถใช้ชุดฟัซซี่ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้เพื่อวิเคราะห์หลักทรัพย์นับพันในเวลาจริงและนำเสนอนักลงทุนด้วยโอกาสที่ดีที่สุด ฟัซซีลอจิกมักใช้เมื่อผู้ค้าพยายามใช้หลายปัจจัยเพื่อประกอบการพิจารณา ซึ่งอาจส่งผลให้การวิเคราะห์แคบลงสำหรับการตัดสินใจซื้อขาย ผู้ค้าอาจมีความสามารถในการตั้งโปรแกรมกฎที่หลากหลายสำหรับการซื้อขายหลักทรัพย์ ตัวอย่างสองตัวอย่าง ได้แก่:
กฎที่ 1: ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำและดัชนีความแข็งแรงสัมพันธ์ต่ำแล้วขาย
กฎข้อที่ 2: ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงและดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์สูงให้ซื้อ
ฟัซซีลอจิกช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถตั้งโปรแกรมการอนุมานอัตนัยของตัวเองในระดับต่ำและสูงในตัวอย่างพื้นฐานเหล่านี้เพื่อรับสัญญาณการซื้อขายอัตโนมัติของพวกเขาเอง
