Logika rozmyta
Fuzzy Logic to podejście do przetwarzania zmiennych, które umożliwia przetwarzanie wielu wartości za pomocą tej samej zmiennej. Logika rozmyta próbuje rozwiązać problemy za pomocą otwartego, nieprecyzyjnego spektrum danych, które umożliwiają uzyskanie szeregu dokładnych wniosków. Logika rozmyta została zaprojektowana w celu rozwiązywania problemów przez uwzględnienie wszystkich dostępnych informacji i podjęcie najlepszej możliwej decyzji na podstawie danych wejściowych.
Kluczowe dania na wynos
- Logika rozmyta pozwala na bardziej zaawansowane przetwarzanie drzewa decyzyjnego i lepszą integrację z programowaniem opartym na regułach.
- Teoretycznie daje to więcej możliwości naśladowania rzeczywistych okoliczności.
- Logika rozmyta może być wykorzystywana przez analityków ilościowych do poprawy wykonywania ich algorytmów.
Zrozumienie logiki rozmytej
Logika rozmyta wynika z matematycznego badania rozmytych pojęć, które obejmuje także rozmyte zbiory danych. Matematycy mogą używać różnych terminów w odniesieniu do pojęć rozmytych i analizy rozmytej. Ogólnie i kompleksowo terminy te są klasyfikowane jako rozmyta semantyka.
W praktyce wszystkie te konstrukcje dopuszczają wiele wartości „prawdziwego” warunku. Zamiast Prawda jest liczbowo równoważna 1 i False jest równa 0 (lub odwrotnie), warunek Prawda może być dowolną liczbą wartości mniejszych niż jeden i większych niż zero. Stwarza to szansę algorytmom na podejmowanie decyzji w oparciu o zakresy danych cenowych w przeciwieństwie do jednego dyskretnego punktu danych.
Zagadnienia dotyczące logiki rozmytej
Logika rozmyta w najbardziej podstawowym tego słowa znaczeniu jest rozwijana poprzez analizę typu drzewa decyzyjnego. Zatem na szerszą skalę stanowi podstawę dla systemów sztucznej inteligencji programowanych na podstawie wnioskowania opartego na regułach.
Zasadniczo termin rozmyte odnosi się do ogromnej liczby scenariuszy, które można opracować w systemie drzewa decyzyjnego. Opracowanie protokołów rozmytej logiki może wymagać integracji programowania opartego na regułach. Te reguły programowania można nazwać zestawami rozmytymi, ponieważ są one opracowywane według uznania kompleksowych modeli.
Zestawy rozmyte mogą być również bardziej złożone. W bardziej złożonych analogiach programistycznych programiści mogą mieć możliwość poszerzenia zasad stosowanych do określania włączania i wyłączania zmiennych. Może to dać szerszy zakres opcji przy mniej precyzyjnym uzasadnieniu 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, wraz z rozszerzaniem się możliwości programowania z logiki rozmytej.
Watson firmy IBM jest jednym z najbardziej znanych systemów sztucznej inteligencji wykorzystujących odmiany logiki rozmytej i semantyki rozmytej. Zwłaszcza w usługach finansowych logika rozmyta jest wykorzystywana w systemach uczenia maszynowego i technologicznych wspierających wyniki wywiadu inwestycyjnego.
W niektórych zaawansowanych modelach handlu można również zastosować integrację matematyki rozmytej, aby pomóc analitykom w tworzeniu automatycznych sygnałów kupna i sprzedaży. Systemy te pomagają inwestorom reagować na szeroki zakres zmiennych rynkowych, które wpływają na ich inwestycje.
W zaawansowanych modelach handlu oprogramowaniem systemy mogą wykorzystywać programowalne zestawy rozmyte do analizy tysięcy papierów wartościowych w czasie rzeczywistym i zaoferowania inwestorowi najlepszej dostępnej okazji. Logika rozmyta jest często stosowana, gdy inwestor stara się rozważyć wiele czynników. Może to spowodować zawężoną analizę decyzji handlowych. Handlowcy mogą również mieć możliwość zaprogramowania różnych zasad dotyczących zawierania transakcji. Dwa przykłady obejmują:
Zasada 1: Jeśli średnia ruchoma jest niska, a wskaźnik siły względnej niski, sprzedaj.
Zasada 2: Jeśli średnia ruchoma jest wysoka, a wskaźnik siły względnej wysoki, to kup.
Logika rozmyta pozwala traderowi zaprogramować własne subiektywne wnioski na niskich i wysokich poziomach w tych podstawowych przykładach, aby uzyskać własne automatyczne sygnały transakcyjne.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.