Bulanık Mantık ve Sinir Ağı
Bulanık Mantık, çok değerli mantık ailesine aittir. Sabit ve kesin akıl yürütmenin aksine sabit ve yaklaşık akıl yürütmeye odaklanır. Bulanık mantıktaki bir değişken, geleneksel ikili kümelerde doğru veya yanlış almanın aksine, 0 ile 1 arasında bir doğruluk değeri aralığı alabilir. Sinir ağları (NN) veya yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir ağlarına dayalı olarak geliştirilen bir hesaplama modelidir. Bir YSA, birbiriyle bağlantı kuran yapay nöronlardan oluşur. Tipik olarak, bir ANN yapısını kendisine gelen bilgilere göre uyarlar.
Bulanık Mantık Nedir?
Bulanık Mantık, çok değerli mantık ailesine aittir. Sabit ve kesin akıl yürütmenin aksine sabit ve yaklaşık akıl yürütmeye odaklanır. Bulanık mantıktaki bir değişken, geleneksel ikili kümelerde doğru veya yanlış almanın aksine, 0 ile 1 arasında bir doğruluk değeri aralığı alabilir. Doğruluk değeri bir aralık olduğu için kısmi doğruyu işleyebilir. Bulanık mantığın başlangıcı, 1956'da Lotfi Zadeh tarafından bulanık küme teorisinin tanıtılmasıyla işaretlendi. Bulanık mantık, kesin olmayan ve belirsiz girdi verilerine dayalı kesin kararlar vermek için bir yöntem sağlar. Bulanık mantık, bir insanın nasıl karar verdiğine çok benzediği için kontrol sistemlerindeki uygulamalar için yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak daha hızlıdır. Bulanık mantık, küçük el cihazlarından büyük PC iş istasyonlarına dayalı kontrol sistemlerine dahil edilebilir.
Sinir Ağları Nedir?
ANN, biyolojik sinir ağlarına dayalı olarak geliştirilmiş bir hesaplama modelidir. Bir YSA, birbiriyle bağlantı kuran yapay nöronlardan oluşur. Tipik olarak, bir YSA yapısını kendisine gelen bilgilere göre uyarlar. Bir YSA geliştirirken öğrenme kuralları adı verilen bir dizi sistematik adımın izlenmesi gerekir. Ayrıca, öğrenme süreci, YSA'nın en iyi çalışma noktasını keşfetmek için öğrenme verilerini gerektirir. YSA'lar, gözlenen bazı veriler için bir yaklaşım işlevi öğrenmek için kullanılabilir. Ancak YSA'yı uygularken göz önünde bulundurulması gereken birkaç faktör vardır. Model, verilere bağlı olarak dikkatlice seçilmelidir. Gereksiz yere karmaşık modeller kullanmak öğrenme sürecini zorlaştıracaktır. Bazı öğrenme algoritmaları belirli veri türlerinde daha iyi performans gösterdiğinden, doğru öğrenme algoritmasını seçmek de önemlidir.
Bulanık Mantık ve Sinir Ağları arasındaki fark nedir?
Bulanık mantık, kesin olmayan veya belirsiz verilere dayalı kesin kararlar vermeye izin verirken, YSA, problemleri matematiksel olarak modellemeden çözmek için insan düşünme sürecini dahil etmeye çalışır. Bu yöntemlerin her ikisi de doğrusal olmayan problemleri ve düzgün bir şekilde belirtilmeyen problemleri çözmek için kullanılabilse de, bunlar birbiriyle ilişkili değildir. Bulanık mantığın aksine YSA, problemleri çözmek için insan beynindeki düşünme sürecini uygulamaya çalışır. Ayrıca YSA, öğrenme algoritmalarını içeren ve eğitim verileri gerektiren bir öğrenme sürecini içerir. Ancak Bulanık Sinir Ağı (FNN) veya Nöro-Bulanık Sistem (NFS) adı verilen bu iki yöntem kullanılarak geliştirilen hibrit akıllı sistemler var.
