הגדרת ההיגיון המטושטשת

מה זה הגיון מטושטש?

לוגיקה מטושטשת היא גישה לעיבוד משתנה המאפשרת לעבד ערכים מרובים דרך אותו משתנה. ההיגיון המטושטש מנסה לפתור בעיות עם קשת נתונים פתוחה ולא מדויקת המאפשרת להשיג מערך של מסקנות מדויקות. ההיגיון המטושטש נועד לפתור בעיות על ידי התחשבות בכל המידע הזמין ולקבל את ההחלטה הטובה ביותר שניתן על פי הקלט.

Takeaways מפתח

• היגיון מטושטש מאפשר עיבוד מתקדם יותר של עץ ההחלטה ושילוב טוב יותר עם תכנות מבוססת כללים. תיאורטית זה נותן לגישה הזדמנות רבה יותר לחקות נסיבות בחיים האמיתיים. הגיון מטושטש עשוי לשמש אנליסטים כמותיים כדי לשפר את ביצוע האלגוריתמים שלהם.

הבנת ההיגיון המטושטש

ההיגיון המטושטש נובע מהלימוד המתמטי של מושגים מעורפלים שכולל גם קבוצות נתונים מטושטשות. מתמטיקאים עשויים להשתמש במגוון מונחים כאשר הם מתייחסים למושגים מעורפלים וניתוח מטושטש. באופן נרחב ומקיף מונחים אלה מסווגים כסמנטיקה מטושטשת.

בפועל, כל אלה מבנים מאפשרים לערכים מרובים של המצב "האמיתי". במקום ש- True יהיה שווה ערך מספרי ל -1 ו- False שווה ל- 0 (או להפך), המצב True יכול להיות כל מספר של ערכים הנמוכים מאחד וגדולים מאפס. זה יוצר אפשרות לאלגוריתמים לקבל החלטות על בסיס טווחי נתוני מחירים לעומת נקודת נתונים דיסקרטית אחת.

שיקולי היגיון מטושטשים

היגיון מטושטש במובנו הבסיסי ביותר מפותח באמצעות ניתוח סוג עץ ההחלטה. לפיכך, בקנה מידה רחב יותר היא מהווה את הבסיס למערכות בינה מלאכותית המתוכנות באמצעות מסקנות מבוססות חוקים.

באופן כללי, המונח מטושטש מתייחס למספר העצום של התרחישים שניתן לפתח בעץ החלטה כמו מערכת. פיתוח פרוטוקולי לוגיקה מטושטשים יכול לדרוש שילוב של תכנות מבוססת כללים. ניתן לכנות כללי תכנות אלה כסטים מעורפלים מכיוון שהם מפותחים על פי שיקול דעתם של מודלים מקיפים.

סטים מעורפלים עשויים להיות גם מורכבים יותר. באנלוגיות תכנות מורכבות יותר, מתכנתים עשויים להיות בעלי יכולת להרחיב את הכללים המשמשים לקביעת הכללה והדרה של משתנים. זה יכול לגרום למגוון רחב יותר של אפשרויות עם נימוקים מבוססי כללים פחות מדויקים.

סמנטיקה מטושטשת בבינה מלאכותית

המושג לוגיקה מטושטשת וסמנטיקה מעורפלת הוא מרכיב מרכזי בתכנות פתרונות בינה מלאכותית. פתרונות וכלים של בינה מלאכותית ממשיכים להתרחב בכלכלה במגוון סקטורים ככל שיכולות התכנות מהלוגיקה מעורפלת מתרחבות גם כן.

ווטסון של יבמ היא אחת ממערכות הבינה המלאכותית הידועות ביותר תוך שימוש בווריאציות של היגיון מטושטש וסמנטיקה מטושטשת. במיוחד בשירותים פיננסיים משתמשים בהגיון מעורפל במערכות למידת מכונות וטכנולוגיה התומכות בתפוקות של מודיעין השקעות.

בכמה דגמי מסחר מתקדמים, ניתן להשתמש באינטגרציה של מתמטיקה לוגית מטושטשת כדי לעזור לאנליסטים ליצור אותות קנייה ומכירה אוטומטיים. מערכות אלה עוזרות למשקיעים להגיב למגוון רחב של משתני שוק משתנים המשפיעים על השקעותיהם.

במודלים מתקדמים למסחר בתוכנות, מערכות יכולות להשתמש בערכות מטושטשות שניתן לתכנות כדי לנתח אלפי ניירות ערך בזמן אמת ולהגיש למשקיע את ההזדמנות הטובה ביותר הזמינה. היגיון מטושטש משמש לרוב כאשר סוחר מבקש לעשות שימוש במספר גורמים לשיקול. זה יכול לגרום לניתוח מצומצם לקבלת החלטות מסחר. לסוחרים עשויה להיות גם היכולת לתכנת מגוון כללים לחקיקת עסקאות. שתי דוגמאות כוללות את הדברים הבאים:

כלל 1: אם הממוצע הנע נמוך ומדד החוזק היחסי נמוך, אז למכור.

כלל 2: אם הממוצע נע הוא גבוה ומדד חוזק יחסי גבוה, קנה.

ההיגיון המטושטש מאפשר לסוחר לתכנת את ההסכמות הסובייקטיביות שלו על נמוך וגבוה בדוגמאות בסיסיות אלה להגיע לאותות המסחר האוטומטיים שלהם.