Bulanık Mantık Eğitimi: Nitelikler, Mimari, Uygulamalar, Artıları ve Eksileri, Farklar

Bir karar vermeniz gerektiğinde, kaç kez basit bir Evet veya Hayır? Çoğu zaman, seçenekleriniz, ikisi arasında birden fazla seçenek derecesine sahip olduğunuz Evet veya Hayır sorularının bir çeşididir.

Diyelim ki birisi size "Bu gece o partiye gidecek misin?" diye sordu. Cevabınız, basit bir Evet veya Hayır yerine muhtemelen 'Belki evet' veya 'Kesinlikle hayır' olacaktır.

İnsanların karar vermesi, büyük ölçüde bu tür belirsiz seçimlere dayanır. Ve AI'da bu konsepte Bulanık mantık denir.

Bu bulanık mantık eğitiminde , bulanık mantığın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve uygulamalarının neler olduğunu öğreneceksiniz. Başlayalım.

Bulanık Mantık Nedir? Açıklama

Bulanık, netlik eksikliğini ifade eder. Basit bir 'Evet veya Hayır' kararı veremediğiniz birçok durum vardır. Bu gibi durumlarda, dinamik bir seçim yapmanız gerekecektir. Bulanık mantık bu konuda size yardımcı olur.

Size esnek bir seçim sunar ve daha fazla veri ve değişkenle akıl yürütmenizi sağlar. Yapay zekada birçok bulanık mantık uygulaması vardır çünkü Boolean veya benzeri mantığı her yerde kullanamazsınız. İnsan muhakemesine benzer ve Evet ile Hayır seçeneği arasında var olan tüm olasılıkları göz önünde bulundurur.

Normal mantık sadece iki olasılığı göz önünde bulundurur: Evet ve Hayır. Ama insanlar böyle kararlar vermezler. Evet ile Hayır arasında, Muhtemelen Evet ve Muhtemelen Hayır gibi birçok olasılıkları vardır. Bulanık mantık, tüm bu olasılıkları hesaba katar.

Daha fazla bilgi edinin: Yeni Başlayanlar İçin Açıklanan En İyi 5 Makine Öğrenimi Modeli

Biraz tarih

Bir bilgisayar bilimcisi ve bir matematikçi olan Lotfi Zadeh , insanların ve bilgisayarların karar vermesi arasında büyük bir fark olduğunu fark ettiğinde bulanık mantığı ortaya attı. Geleneksel bilgisayar mantığının, insanlara benzer belirsiz fikirleri temsil etmek için verileri manipüle edemeyeceğine dikkat çekti.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, yapay zekada bulanık mantığın birçok uygulaması vardır. Ancak, yapay zekanın Boole mantığıyla uyuşmayan verileri ayırt etmesini sağladığı için bunu başka birçok alanda da görebilirsiniz. Bu, verilerin ne doğru ne de yanlış olduğu anlamına gelir.

Bulanık Mantığın Nitelikleri

Bulanık mantık biraz karmaşık görünebilir, ancak çok kolay uygulayabileceğiniz esnek bir makine öğrenme tekniğidir. İnsan düşüncesini taklit etmenizi sağlar. Belirsizliğin yüksek olduğu sorunları çözmek için de mükemmeldir.

Rastgele karmaşıklığa sahip doğrusal olmayan işlevler oluşturmanıza olanak tanır. Ancak bu konuda yeterli bilgiye sahip olduktan sonra inşa ettiğinizden emin olmalısınız, çünkü bu durumda hata yapmak kolaydır.

Bulanık Mantığı Ne Zaman Kullanmamalısınız?

Bulanık mantık kullanmamanız gereken birkaç durum vardır. Bunlardan bazıları:

• Bir çözüme ulaşmak için geleneksel mantığı kullanabildiğiniz zaman, bulanık mantık kullanmanıza gerek kalmaz çünkü bu her şeyi fazlasıyla karmaşık hale getirir.
• Kontrolörler mutlaka bulanık mantık gerektirmez
• Girdiyi çıktıya eşleyemezseniz, bulanık mantık kullanmamalısınız.

Bulanık Mantık Nasıl Çalışır? (Mimari)

Bulanık mantık mimarisi aşağıdaki bileşenlere sahiptir:

• Tüzük
• bulanıklaştırıcı
• Çıkarım (Zeka)
• durulaştırıcı

Kurallar: Bulanıklaştırıcının tüm kuralları Kural Tabanında saklanır. Mantıkta girdiğiniz tüm IF-THEN koşulları da burada kalır ki o da kararlar alabilsin. Bulanık mantıktaki son güncellemeler, yapay zeka uzmanlarının ihtiyaç duydukları kural sayısını azaltmasına olanak tanır.

Bulanıklaştırıcı: Bulanıklaştırıcı, girdiyi (keskin sayılar) bulanık kümelere dönüştürür. Sensörleri, crips girişlerini ölçer ve bunları kontrol sistemine iletir, böylece mantık bunları daha fazla işleyebilir.

Çıkarım: Bulanıklaştırıcıdan sonra Çıkarım Motoru gelir. Bulanık girdinin kurallarla ne kadar eşleştiğini bulur. Ayrıca sahip olduğu girdi alanına göre hangi kuralların uygulanacağını seçer.

Durulaştırıcı: Bu aşamada durulaştırıcı, aldığı bulanık kümeleri kesin çıktılara dönüştürür. Durulaştırmanın birçok biçimi mevcuttur, bu nedenle ihtiyaçlarınıza göre birini seçmeniz gerekir.

Okuyun: Gerçek Dünyada Yapay Zeka Uygulamaları

Bulanık Mantık ve Olasılık Arasındaki Farklar

Bu bulanık mantık öğreticisinin kavramını doğru bir şekilde anlamak için, birçok insanın kafasını karıştırdığı için bulanık mantık ile olasılık arasındaki farklara bir göz atmanız gerekecek.

İkisi arasındaki ilk büyük fark, ilgilendikleri konudur. Bulanık mantık gerçeklerle çalışır, oysa olasılık gerçekleşebilecek veya gerçekleşmeyebilecek olaylarla çalışır. Bulanık mantık kısmi gerçeği, olasılık ise kısmi bilgiyi aktarır.

Ayrıca, bulanık mantık matematiksel temeli olarak gerçeği alırken, olasılık bir cehalet modeli oluşturur.

Bulanık ve Gevrek Arasındaki Farklar

İkisi arasında birçok fark var. İlk olarak, net bir zaman kümesi bulanık olabilir, ancak bulanık bir zaman kümesi net olamaz. Çelişmezlik ve Hariç Tutulan Orta yasası Crisp mantığında geçerli olabilir (veya olmayabilir). Öte yandan, bulanık mantıkla bu yasalar geçerlidir.

Kesin mantığın katı sınırları vardır; yani, Doğru veya Yanlış olabilir. Ve bulanık mantığın birden çok üyelik derecesi vardır.

Ayrıca okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Bulanık Mantık Uygulamaları Nelerdir?

Bulanık mantığın farklı endüstrilerdeki ana uygulamaları şunlardır:

Otomotiv sektörü

Otomotiv şirketleri, kilitlenme önleyici frenler oluşturmak için yapay zekada bulanık mantık kullanır. Bulanık mantık, bir kazayı önlemek için hızlanma ve araba hızına göre kilitlenme önleyici frenlerin ne zaman uygulanması gerektiğini anlayabilir.

Arabalarda bulanık mantığın bir başka kullanımı da otomatik şanzımandır. Bu durumlarda, bulanık mantık, gaz kelebeğinin devrine ve ayarına göre ateşlemeyi ve yakıt enjeksiyonunu kontrol eder. Hız sabitleyici, aracın belirli bir hızı koruduğu ve sürücünün gaza basmasına ara vermesini sağlayan bir özelliktir.

Bulanık mantık, belirlenen araç hızını korumak için gaz kelebeği ayarının yapılmasına yardımcı olur.

Fitness

Omron , çalışanlarının uygunluk düzeylerini kontrol etmek için bulanık mantık kuralları kullanır. Bu amaçla kendi özel kurallar dizisini eklemişlerdir. Yardımı ile birçok şirket çalışanlarının form durumunu izleyebilir ve buna göre tesisler sağlayabilir.

Diğer uygulamalar

• Mikrodalga fırınlar, doğru pişirme seçeneğini seçmek için bulanık mantık kullanır.
• Golf teşhis sistemleri, golfçünün fiziğine ve diğer faktörlere göre en uygun golf sopasını önermek için bulanık kurallar uygular.
• Asansör kontrol sistemleri, sahip oldukları yolcu sayısına göre bekleme süresini belirler. Bu amaçla bulanık mantık uygularlar.
• Bulaşık makineleri, sahip oldukları bulaşıklara göre doğru temizleme ayarlarını (çevrim, durulama ve yıkama süresi vb.) seçmek için bulanık mantık kullanır.

Bulanık Mantığın Avantajları ve Dezavantajları?

Avantajlar

• Bulanık mantık, anlaşılması çok kolay basit bir yapıya sahiptir
• Otomobiller ve ev aletleri dahil olmak üzere birçok endüstride uygulamaları vardır.
• Belirsizlik problemlerini diğer algoritmalardan daha etkili bir şekilde çözer
• Çalışması için kesin girdilere ihtiyaç duymadığından kullanımda çok yönlü
• Basit yapısı sayesinde kolayca modifiye edebilir ve performansını artırabilirsiniz.
• Geri bildirim sensörleri çalışmıyorsa, bu sorunları çözmek için bulanık mantığı kullanabilirsiniz.

Dezavantajları

• Sinir ağlarına benzer şekilde örüntü tanımayı gerçekleştiremez.
• Bulanık mantığa dayalı bir sistemi doğrulamak ve doğrulamak çok sayıda donanım testi gerektirir
• Bulanık kurallar oluşturmak oldukça zor bir iştir
• Bulanık mantığın çıktısı her zaman doğru değildir. Sonuç kabul edilemez olabileceğinden, bu bazı durumlarda sorunlara neden olabilir.

Son düşünceler

Artık bulanık mantık eğitimimizin sonuna geldik. Umarız bu makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur. Bulanık mantık, kuşkusuz yapay zekanın en popüler ve basit kavramlarından biridir.

Bulanık mantık ve diğer AI kavramları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, blogumuza gitmenizi öneririz. Orada birçok yararlı makale bulacaksınız.

Daha ayrıntılı ve yapılandırılmış bir öğrenme deneyimi istiyorsanız, bir AI kursu almalı ve bununla başlamalısınız. Bir yapay zeka kursu size bu konuda ihtiyacınız olan tüm bilgileri çok kolay bir şekilde verecektir.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.