Apa Logika fuzzy?
Fuzzy Logic adalah pendekatan pada pemrosesan variabel yang memungkinkan beberapa nilai diproses melalui variabel yang sama. Logika fuzzy mencoba memecahkan masalah dengan spektrum data yang terbuka dan tidak tepat yang memungkinkan untuk mendapatkan serangkaian kesimpulan yang akurat. Logika fuzzy dirancang untuk menyelesaikan masalah dengan mempertimbangkan semua informasi yang tersedia dan membuat keputusan terbaik yang diberikan masukan.
Poin Penting
- Logika fuzzy memungkinkan pemrosesan pohon keputusan yang lebih maju dan integrasi yang lebih baik dengan pemrograman berbasis aturan.
- Secara teoritis, ini memberi pendekatan lebih banyak kesempatan untuk meniru keadaan kehidupan nyata.
- Logika fuzzy dapat digunakan oleh analis kuantitatif untuk meningkatkan eksekusi algoritme mereka.
Memahami Fuzzy Logic
Logika fuzzy berasal dari studi matematika tentang konsep fuzzy yang juga melibatkan kumpulan data fuzzy. Matematikawan dapat menggunakan berbagai istilah saat mengacu pada konsep fuzzy dan analisis fuzzy. Secara luas dan komprehensif istilah-istilah ini diklasifikasikan sebagai semantik fuzzy.
Dalam praktiknya, semua konstruksi ini memungkinkan beberapa nilai kondisi “benar”. Alih-alih True secara numerik setara dengan 1 dan False setara dengan 0 (atau sebaliknya), kondisi True bisa berupa sejumlah nilai yang kurang dari satu dan lebih besar dari nol. Ini menciptakan peluang bagi algoritme untuk membuat keputusan berdasarkan rentang data harga yang bertentangan dengan satu titik data rahasia.
Pertimbangan Logika Fuzzy
Logika fuzzy dalam pengertian yang paling dasar dikembangkan melalui analisis tipe pohon keputusan. Dengan demikian, dalam skala yang lebih luas itu membentuk dasar untuk sistem kecerdasan buatan yang diprogram melalui kesimpulan berbasis aturan.
Secara umum, istilah fuzzy mengacu pada sejumlah besar skenario yang dapat dikembangkan dalam sistem seperti pohon keputusan. Mengembangkan protokol logika fuzzy dapat membutuhkan integrasi dari pemrograman berbasis aturan. Aturan pemrograman ini dapat disebut sebagai himpunan fuzzy karena dikembangkan berdasarkan kebijaksanaan model yang komprehensif.
Himpunan fuzzy juga mungkin lebih kompleks. Dalam analogi pemrograman yang lebih kompleks, pemrogram mungkin memiliki kemampuan untuk memperluas aturan yang digunakan untuk menentukan penyertaan dan pengecualian variabel. Ini dapat menghasilkan lebih banyak pilihan dengan penalaran berbasis aturan yang kurang tepat.
Fuzzy Semantics dalam Artificial Intelligence
Konsep logika fuzzy dan semantik fuzzy merupakan komponen sentral untuk pemrograman solusi kecerdasan buatan. Solusi dan alat kecerdasan buatan terus berkembang dalam ekonomi di berbagai sektor karena kemampuan pemrograman dari logika fuzzy juga berkembang.
IBM Watson adalah salah satu sistem kecerdasan buatan yang paling terkenal menggunakan variasi logika fuzzy dan semantik fuzzy. Khususnya dalam layanan keuangan, logika fuzzy digunakan dalam pembelajaran mesin dan sistem teknologi yang mendukung keluaran intelijen investasi.
Dalam beberapa model perdagangan tingkat lanjut, integrasi matematika logika fuzzy juga dapat digunakan untuk membantu analis membuat sinyal beli dan jual otomatis. Sistem ini membantu investor untuk bereaksi terhadap berbagai variabel pasar yang berubah yang memengaruhi investasi mereka.
Dalam model perdagangan perangkat lunak tingkat lanjut, sistem dapat menggunakan rangkaian fuzzy yang dapat diprogram untuk menganalisis ribuan sekuritas secara real time dan memberi investor peluang terbaik yang tersedia. Logika fuzzy sering digunakan ketika seorang pedagang berusaha untuk menggunakan banyak faktor sebagai pertimbangan. Ini dapat menghasilkan analisis yang dipersempit untuk keputusan perdagangan. Pedagang mungkin juga memiliki kemampuan untuk memprogram berbagai aturan untuk memberlakukan perdagangan. Dua contoh termasuk yang berikut ini:
Aturan 1: Jika rata-rata bergerak rendah dan Indeks Kekuatan Relatif rendah, maka jual.
Aturan 2: Jika moving average tinggi dan Relative Strength Index tinggi, maka beli.
Logika fuzzy memungkinkan pedagang untuk memprogram kesimpulan subjektif mereka sendiri pada rendah dan tinggi dalam contoh dasar ini untuk sampai pada sinyal perdagangan otomatis mereka sendiri.
Artikel terkait
- Analisis kelumpuhan
- Logika bisnis
- Opsi Saham Karyawan (ESO)
- Brexit
- Blockchain: Semua yang perlu Anda ketahui
- Sertifikat Setoran (CD) dan bagaimana CD bekerja
- Pemrograman Integer Zero-One
- Entrepreneur dan Entrepreneurship
- Reksa Dana
- Panduan Pemula ke Terminal Bloomberg