Logik Fuzzy vs Neural Network
Fuzzy Logic tergolong dalam keluarga logik yang bernilai tinggi. Ia memfokuskan pada penaakulan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan penaakulan tetap dan tepat. Pemboleh ubah dalam logik kabur dapat mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Rangkaian neural (NN) atau jaringan neural buatan (ANN) adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan rangkaian neural biologi. ANN terdiri daripada neuron tiruan yang saling berhubungan. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya.
Apakah Logik Fuzzy?
Fuzzy Logic tergolong dalam keluarga logik yang bernilai tinggi. Ia memfokus pada penaakulan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan penaakulan tetap dan tepat. Pemboleh ubah dalam logik kabur dapat mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Oleh kerana nilai kebenaran adalah julat, ia dapat menangani sebahagian kebenaran. Permulaan logik kabur ditandai pada tahun 1956, dengan pengenalan teori set kabur oleh Lotfi Zadeh. Logik kabur menyediakan kaedah untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan tidak jelas. Logik kabur digunakan secara meluas untuk aplikasi dalam sistem kawalan, karena sangat menyerupai bagaimana manusia membuat keputusan tetapi dengan cara yang lebih cepat. Logik kabur dapat digabungkan untuk mengendalikan sistem berdasarkan peranti genggam kecil ke stesen kerja PC yang besar.
Apa itu Rangkaian Neural?
ANN adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan rangkaian neural biologi. ANN terdiri daripada neuron tiruan yang saling berhubungan. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya. Satu set langkah sistematik yang disebut peraturan pembelajaran perlu diikuti ketika mengembangkan ANN. Selanjutnya, proses pembelajaran memerlukan data pembelajaran untuk mencari titik operasi terbaik dari ANN. ANN dapat digunakan untuk mempelajari fungsi penghampiran untuk beberapa data yang diperhatikan. Tetapi semasa menggunakan ANN, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model harus dipilih dengan teliti bergantung pada data. Menggunakan model yang tidak rumit akan menjadikan proses pembelajaran lebih sukar. Memilih algoritma pembelajaran yang betul juga penting, kerana beberapa algoritma pembelajaran berprestasi lebih baik dengan jenis data tertentu.
Apakah perbezaan antara Fuzzy Logic dan Neural Networks?
Logik kabur membolehkan membuat keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau tidak jelas, sedangkan ANN berusaha memasukkan proses pemikiran manusia untuk menyelesaikan masalah tanpa memodelkannya secara matematik. Walaupun kedua-dua kaedah ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah nonlinier, dan masalah yang tidak ditentukan dengan tepat, mereka tidak berkaitan. Berbeza dengan logik Fuzzy, ANN cuba menerapkan proses berfikir di otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, ANN merangkumi proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan memerlukan data latihan. Tetapi ada sistem pintar hibrid yang dikembangkan menggunakan dua kaedah ini yang disebut Fuzzy Neural Network (FNN) atau Neuro-Fuzzy System (NFS).
