퍼지 로직이란 무엇입니까?
퍼지 로직은 변수 처리에 대한 접근 방식으로 동일한 변수를 통해 여러 값을 처리 할 수 있습니다. 퍼지 로직은 개방적이고 부정확 한 데이터 스펙트럼으로 문제를 해결하려고 시도하여 정확한 결론을 얻을 수 있습니다. 퍼지 로직은 사용 가능한 모든 정보를 고려하고 입력에 대해 가능한 최선의 결정을 내림으로써 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
주요 테이크 아웃
- 퍼지 로직은 고급 의사 결정 트리 처리 및 규칙 기반 프로그래밍과의보다 나은 통합을 가능하게합니다.
퍼지 로직 이해
퍼지 논리는 퍼지 데이터 세트를 포함하는 퍼지 개념에 대한 수학적 연구에서 비롯됩니다. 수학자들은 퍼지 개념과 퍼지 분석을 언급 할 때 다양한 용어를 사용할 수 있습니다. 광범위하고 포괄적으로이 용어는 퍼지 의미론으로 분류됩니다.
실제로 이러한 구성은 모두 "true"조건의 여러 값을 허용합니다. True가 1과 숫자가 같고 False가 0과 같거나 그 반대 인 경우 대신 True 조건은 1보다 작고 0보다 큰 값이 될 수 있습니다. 이것은 알고리즘이 하나의 신중한 데이터 포인트가 아닌 다양한 가격 데이터를 기반으로 의사 결정을 할 수있는 기회를 만듭니다.
퍼지 논리 고려 사항
의사 결정 트리 유형 분석을 통해 가장 기본적인 의미의 퍼지 논리가 개발됩니다. 따라서 더 광범위하게 규칙 기반 추론을 통해 프로그래밍 된 인공 지능 시스템의 기초를 형성합니다.
일반적으로 퍼지라는 용어는 시스템과 같은 의사 결정 트리에서 개발할 수있는 방대한 수의 시나리오를 나타냅니다. 퍼지 로직 프로토콜을 개발하려면 규칙 기반 프로그래밍의 통합이 필요할 수 있습니다. 이러한 프로그래밍 규칙은 포괄적 인 모델의 재량에 따라 개발되므로 퍼지 세트라고 할 수 있습니다.
퍼지 세트도 더 복잡 할 수 있습니다. 보다 복잡한 프로그래밍 비유에서 프로그래머는 변수의 포함 및 제외를 결정하는 데 사용되는 규칙을 넓힐 수 있습니다. 이로 인해 규칙 기반 추론이 덜 정확한 광범위한 옵션이 제공 될 수 있습니다.
인공 지능의 퍼지 의미
퍼지 로직과 퍼지 시맨틱의 개념은 인공 지능 솔루션 프로그래밍의 핵심 요소입니다. 퍼지 로직의 프로그래밍 기능이 확장됨에 따라 인공 지능 솔루션 및 툴은 다양한 분야에서 경제에서 계속 확장되고 있습니다.
IBM의 Watson은 퍼지 로직 및 퍼지 시맨틱의 변형을 사용하는 가장 잘 알려진 인공 지능 시스템 중 하나입니다. 특히 금융 서비스에서 퍼지 로직은 투자 정보의 출력을 지원하는 기계 학습 및 기술 시스템에 사용되고 있습니다.
일부 고급 거래 모델에서는 퍼지 논리 수학의 통합을 사용하여 분석가가 자동 구매 및 판매 신호를 생성 할 수 있습니다. 이 시스템은 투자자가 투자에 영향을 미치는 광범위한 변화하는 시장 변수에 대응할 수 있도록 도와줍니다.
고급 소프트웨어 거래 모델에서 시스템은 프로그래밍 가능한 퍼지 세트를 사용하여 실시간으로 수천 개의 유가 증권을 분석하고 투자자에게 최상의 기회를 제공 할 수 있습니다. 퍼지 로직은 종종 트레이더가 여러 가지 요소를 고려하려고 할 때 사용됩니다. 이는 거래 결정에 대한 분석을 좁힐 수 있습니다. 거래자는 또한 거래를 제정하기위한 다양한 규칙을 프로그래밍 할 수 있습니다. 두 가지 예는 다음과 같습니다.
규칙 1: 이동 평균이 낮고 상대 강도 지수가 낮 으면 판매하십시오.
규칙 2: 이동 평균이 높고 상대 강도 지수가 높으면 구매하십시오.
퍼지 로직을 통해 거래자는 기본 예에서 낮고 높은 주관적 추론을 프로그래밍하여 자체 자동화 된 거래 신호에 도달 할 수 있습니다.
