Fuzzy-Logik-Tutorial: Qualitäten, Architektur, Anwendungen, Vor- und Nachteile, Unterschiede

Wenn Sie eine Entscheidung treffen müssen, wie oft ist es ein einfaches Ja oder Nein? Oft sind Ihre Auswahlmöglichkeiten eine Variation von Ja- oder Nein-Fragen, bei denen Sie zwischen den beiden mehrere Möglichkeiten haben.

Angenommen, jemand fragt Sie: „Gehst du heute Abend zu dieser Party?“ Ihre Antwort wäre wahrscheinlich „Vielleicht ja“ oder „Sicher nicht“ anstelle eines einfachen Ja oder Nein.

Die menschliche Entscheidungsfindung hängt stark von solchen vagen Entscheidungen ab. Und in der KI wird dieses Konzept als Fuzzy-Logik bezeichnet.

In diesem Fuzzy-Logik-Tutorial erfahren Sie, was Fuzzy-Logik ist, wie sie funktioniert und welche Anwendungen sie hat. Lass uns anfangen.

Was ist Fuzzy-Logik? Erläuterung

Fuzzy bezieht sich auf einen Mangel an Klarheit. Es gibt viele Fälle, in denen Sie keine einfache „Ja oder Nein“-Entscheidung treffen können. In diesen Fällen müssen Sie eine dynamische Auswahl treffen. Fuzzy-Logik hilft Ihnen dabei.

Es gibt Ihnen eine flexible Auswahl und ermöglicht es Ihnen, mit mehr Daten und Variablen zu argumentieren. Es gibt viele Anwendungen von Fuzzy-Logik in der KI, weil man Boolesche oder ähnliche Logik nicht überall verwenden kann. Es ähnelt dem menschlichen Denken und berücksichtigt alle Möglichkeiten, die zwischen Ja und Nein der Wahl bestehen.

Die übliche Logik berücksichtigt nur zwei Möglichkeiten: Ja und Nein. Aber Menschen treffen solche Entscheidungen nicht. Sie haben viele Möglichkeiten zwischen Ja und Nein, wie z. B. möglicherweise Ja und möglicherweise Nein. Die Fuzzy-Logik berücksichtigt alle diese Möglichkeiten.

Erfahren Sie mehr: Die 5 besten Modelle für maschinelles Lernen für Anfänger erklärt

Eine kleine Geschichte

Lotfi Zadeh , ein Informatiker und Mathematiker, kam auf die Fuzzy-Logik, als er feststellte, dass es einen großen Unterschied zwischen der Entscheidungsfindung von Menschen und Computern gibt. Er wies darauf hin, dass herkömmliche Computerlogik Daten nicht manipulieren könne, um unklare Ideen ähnlich wie Menschen darzustellen.

Wie wir bereits erwähnt haben, gibt es viele Anwendungen der Fuzzy-Logik in der KI . Aber Sie können es auch in vielen anderen Bereichen sehen, da es der künstlichen Intelligenz ermöglicht, Daten zu unterscheiden, die nicht mit der booleschen Logik übereinstimmen. Das bedeutet, dass Daten weder wahr noch falsch sind.

Eigenschaften der Fuzzy-Logik

Fuzzy-Logik mag etwas kompliziert erscheinen, aber es ist eine flexible maschinelle Lerntechnik, die Sie sehr einfach implementieren können. Es erlaubt Ihnen, menschliches Denken zu imitieren. Es ist auch perfekt für die Lösung von Problemen, bei denen die Unsicherheit hoch ist.

Es ermöglicht Ihnen, nichtlineare Funktionen beliebiger Komplexität zu konstruieren. Sie sollten jedoch sicherstellen, dass Sie es erstellen, nachdem Sie ausreichende Kenntnisse darüber haben, da es in diesem Fall leicht ist, Fehler zu machen.

Wann sollten Sie Fuzzy Logic nicht verwenden?

Es gibt einige Fälle, in denen Sie keine Fuzzy-Logik verwenden sollten. Hier sind einige davon:

• Wenn Sie herkömmliche Logik verwenden können, um zu einer Lösung zu gelangen, müssen Sie keine Fuzzy-Logik verwenden, da dies alles zu kompliziert machen würde
• Controller benötigen nicht unbedingt Fuzzy-Logik
• Wenn Sie die Eingabe nicht der Ausgabe zuordnen können, sollten Sie keine Fuzzy-Logik verwenden

Wie funktioniert Fuzzy-Logik? (Die Architektur)

Die Architektur der Fuzzy-Logik hat die folgenden Komponenten:

• Regeln
• Fuzzifier
• Schlussfolgerung (Intelligenz)
• Defuzzifizierer

Regeln: Alle Regeln des Fuzzifiers bleiben in der Rule Base gespeichert. Alle WENN-DANN-Bedingungen, die Sie in die Logik eingeben, bleiben auch hier, damit sie die Entscheidungen treffen kann. Jüngste Updates in der Fuzzy-Logik ermöglichen es KI-Experten, die Anzahl der benötigten Regeln zu reduzieren.

Fuzzifier: Fuzzifier wandelt die Eingabe (knackige Zahlen) in unscharfe Mengen um. Seine Sensoren messen die Crips-Eingaben und leiten sie an das Steuerungssystem weiter, damit die Logik sie weiterverarbeiten kann.

Inferenz: Nach dem Fuzzifier kommt die Inference Engine. Es findet heraus, wie sehr die Fuzzy-Eingabe mit den Regeln übereinstimmt. Es wählt auch aus, welche Regeln es gemäß dem Eingabefeld, das es hat, anwenden muss.

Defuzzifier: In dieser Phase wandelt der Defuzzifier die Fuzzy-Sets, die er empfängt, in eine gestochen scharfe Ausgabe um. Es stehen viele Formen der Defuzzifizierung zur Verfügung, daher müssen Sie eine entsprechend Ihren Anforderungen auswählen.

Lesen Sie: KI-Anwendungen in der realen Welt

Unterschiede zwischen Fuzzy-Logik und Wahrscheinlichkeit

Um das Konzept dieses Fuzzy-Logik-Tutorials richtig zu verstehen, müssen Sie sich die Unterschiede zwischen Fuzzy-Logik und Wahrscheinlichkeit ansehen, da dies viele Menschen verwirrt.

Der erste große Unterschied zwischen den beiden ist das Thema, mit dem sie sich befassen. Die Fuzzy-Logik arbeitet mit Fakten, während die Wahrscheinlichkeit mit Ereignissen arbeitet, die eintreten können oder nicht. Fuzzy-Logik vermittelt Teilwahrheit, während Wahrscheinlichkeit Teilwissen vermittelt.

Außerdem nimmt die Fuzzy-Logik die Wahrheit als mathematische Grundlage, während die Wahrscheinlichkeit ein Modell der Unwissenheit erstellt.

Unterschiede zwischen Fuzzy und Crisp

Es gibt viele Unterschiede zwischen den beiden. Erstens könnte eine scharfe Zeiteinstellung unscharf sein, aber eine unscharfe Zeiteinstellung kann nicht scharf sein. Das Gesetz des Nicht-Widerspruchs und der ausgeschlossenen Mitte könnte (oder auch nicht) in der Crisp-Logik gelten. Andererseits gelten diese Gesetze mit Fuzzy-Logik.

Knackige Logik hat strenge Grenzen; das heißt, es könnte entweder True oder False sein. Und Fuzzy-Logik hat mehrere Zugehörigkeitsgrade.

Lesen Sie auch: Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger

Was sind die Anwendungen der Fuzzy-Logik?

Im Folgenden sind die Hauptanwendungen der Fuzzy-Logik in verschiedenen Branchen aufgeführt:

Automobilsektor

Automobilunternehmen verwenden Fuzzy-Logik in der KI, um Antiblockierbremsen zu entwickeln. Die Fuzzy-Logik kann anhand der Beschleunigung und der Fahrzeuggeschwindigkeit herausfinden, wann es notwendig ist, Antiblockierbremsen anzuwenden, um einen Unfall zu vermeiden.

Eine weitere Verwendung von Fuzzy-Logik in Autos ist das Automatikgetriebe. In diesen Fällen steuert die Fuzzy-Logik die Zündung und die Kraftstoffeinspritzung entsprechend der Drehzahl und der Einstellung der Drosselklappe. Tempomat ist eine Funktion, bei der das Auto eine bestimmte Geschwindigkeit beibehält und es dem Fahrer ermöglicht, eine Pause vom Drücken des Gaspedals einzulegen.

Fuzzy-Logik hilft beim Anpassen der Gaseinstellung, um die festgelegte Fahrzeuggeschwindigkeit beizubehalten.

Fitness

Omron verwendet Fuzzy-Logik-Regeln, um das Fitnessniveau seiner Mitarbeiter zu überprüfen. Sie haben zu diesem Zweck ihr spezifisches Regelwerk hinzugefügt. Mit seiner Hilfe können viele Unternehmen die Fitness ihrer Mitarbeiter überwachen und entsprechende Einrichtungen bereitstellen.

Andere Anwendungen

• Mikrowellenöfen verwenden Fuzzy-Logik, um die richtige Kochoption auszuwählen.
• Golf-Diagnosesysteme wenden Fuzzy-Regeln an, um den am besten geeigneten Golfschläger gemäß dem Körperbau des Golfers und anderen Faktoren zu empfehlen
• Aufzugssteuerungssysteme bestimmen die Wartezeit entsprechend der Anzahl der Fahrgäste. Sie implementieren zu diesem Zweck Fuzzy-Logik.
• Geschirrspüler verwenden Fuzzy-Logik, um die richtigen Reinigungseinstellungen (Zyklen, Spül- und Waschzeit usw.) entsprechend dem Geschirr auszuwählen, das sie haben.

Vor- und Nachteile von Fuzzy Logic?

Vorteile

• Fuzzy-Logik hat eine einfache Struktur, die sehr leicht zu verstehen ist
• Es hat Anwendungen in vielen Branchen, einschließlich Automobilen und Haushaltsgeräten
• Er löst Unsicherheitsprobleme effektiver als andere Algorithmen
• Vielseitig einsetzbar, da es für seinen Betrieb keine präzisen Eingaben benötigt
• Aufgrund seiner einfachen Struktur können Sie es leicht modifizieren und seine Leistung verbessern
• Wenn Rückkopplungssensoren nicht funktionieren, können Sie diese Probleme mit Fuzzy-Logik lösen

Nachteile

• Es ist nicht in der Lage, eine Mustererkennung ähnlich wie neuronale Netze durchzuführen
• Das Verifizieren und Validieren eines auf Fuzzy-Logik basierenden Systems erfordert viele Hardwaretests
• Das Aufstellen von Fuzzy-Regeln ist eine ziemlich schwierige Aufgabe
• Die Ausgabe der Fuzzy-Logik ist nicht immer genau. Dies kann in einigen Fällen zu Problemen führen, da das Ergebnis möglicherweise nicht akzeptabel ist.

Abschließende Gedanken

Jetzt sind wir am Ende unseres Fuzzy-Logik-Tutorials angelangt . Wir hoffen, Sie fanden diesen Artikel hilfreich. Fuzzy-Logik ist sicherlich eines der beliebtesten und einfachsten Konzepte der künstlichen Intelligenz.

Wenn Sie mehr über Fuzzy-Logik und andere KI-Konzepte erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, unseren Blog zu besuchen. Dort finden Sie viele hilfreiche Artikel.

Und wenn Sie eine detailliertere und strukturiertere Lernerfahrung wünschen, sollten Sie einen KI-Kurs belegen und damit beginnen. Ein Kurs zu künstlicher Intelligenz vermittelt Ihnen mit Leichtigkeit alle Kenntnisse, die Sie zu diesem Thema benötigen.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.