Apa itu Logika Fuzzy?
Fuzzy Logic adalah pendekatan untuk pemrosesan variabel yang memungkinkan untuk beberapa nilai diproses melalui variabel yang sama. Logika fuzzy berupaya 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 sebaik mungkin yang diberikan input.
Pengambilan Kunci
- Logika fuzzy memungkinkan pemrosesan pohon keputusan yang lebih maju dan integrasi yang lebih baik dengan pemrograman berbasis aturan. Secara teoritis, ini memberikan pendekatan lebih banyak kesempatan untuk meniru keadaan kehidupan nyata. Logika fuzzy dapat digunakan oleh analis kuantitatif untuk meningkatkan pelaksanaan algoritme mereka.
Memahami Logika Fuzzy
Logika fuzzy berasal dari studi matematika konsep fuzzy yang juga melibatkan set data fuzzy. Matematikawan dapat menggunakan berbagai istilah ketika mengacu pada konsep fuzzy dan analisis fuzzy. Secara luas dan komprehensif istilah ini diklasifikasikan sebagai semantik fuzzy.
Dalam praktiknya, semua konstruksi ini memungkinkan untuk beberapa nilai kondisi "benar". Alih-alih menjadi numerik setara dengan 1 dan False menjadi setara dengan 0 (atau sebaliknya), kondisi True bisa berupa sejumlah nilai kurang dari satu dan lebih besar dari nol. Ini menciptakan peluang bagi algoritme untuk mengambil keputusan berdasarkan rentang data harga sebagai lawan satu titik data rahasia.
Pertimbangan Logika Fuzzy
Logika fuzzy dalam arti paling mendasar dikembangkan melalui analisis tipe pohon keputusan. Dengan demikian, pada skala yang lebih luas membentuk dasar untuk sistem kecerdasan buatan yang diprogram melalui inferensi berbasis aturan.
Secara umum, istilah fuzzy mengacu pada sejumlah besar skenario yang dapat dikembangkan dalam sistem pohon keputusan. Mengembangkan protokol logika fuzzy dapat memerlukan integrasi pemrograman berbasis aturan. Aturan pemrograman ini dapat disebut sebagai himpunan fuzzy karena dikembangkan berdasarkan kebijakan model yang komprehensif.
Set fuzzy juga mungkin lebih kompleks. Dalam analogi pemrograman yang lebih kompleks, pemrogram mungkin memiliki kemampuan untuk memperluas aturan yang digunakan untuk menentukan inklusi dan pengecualian variabel. Ini dapat menghasilkan berbagai pilihan yang lebih luas dengan alasan berbasis aturan yang kurang tepat.
Semantik Fuzzy dalam Kecerdasan Buatan
Konsep logika fuzzy dan semantik fuzzy adalah komponen utama dalam pemrograman solusi kecerdasan buatan. Solusi dan alat kecerdasan buatan terus berkembang dalam perekonomian di berbagai sektor karena kemampuan pemrograman dari logika fuzzy juga berkembang.
Watson IBM adalah salah satu sistem kecerdasan buatan paling terkenal yang 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 canggih, 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 canggih, sistem dapat menggunakan set fuzzy yang dapat diprogram untuk menganalisis ribuan sekuritas secara real time dan memberi investor kesempatan terbaik yang tersedia. Logika fuzzy sering digunakan ketika seorang pedagang berusaha memanfaatkan banyak faktor untuk dipertimbangkan. Ini dapat menghasilkan analisis yang lebih sempit untuk keputusan perdagangan. Pedagang juga dapat memiliki kemampuan untuk memprogram berbagai aturan untuk memberlakukan perdagangan. Dua contoh termasuk yang berikut:
Aturan 1: Jika moving average rendah dan Relative Strength Index rendah, maka jual.
Aturan 2: Jika moving average tinggi dan Relative Strength Index tinggi, maka beli.
Logika fuzzy memungkinkan seorang trader untuk memprogram kesimpulan subyektif mereka sendiri pada rendah dan tinggi dalam contoh-contoh dasar ini untuk sampai pada sinyal perdagangan otomatis mereka sendiri.
