ফাজি লজিক কি?
ফাজি লজিক হ'ল ভেরিয়েবল প্রসেসিংয়ের একটি পদ্ধতির যা একই ভেরিয়েবলের মাধ্যমে একাধিক মান প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। অস্পষ্ট যুক্তিহীন তথ্যগুলির একটি উন্মুক্ত, অনর্থক বর্ণালী দিয়ে সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে যা সঠিক সিদ্ধান্তের অ্যারে অর্জন করা সম্ভব করে। অস্পষ্ট যুক্তিযুক্ত সমস্ত উপলভ্য তথ্য বিবেচনা করে এবং ইনপুট প্রদত্ত সেরা সম্ভাব্য সিদ্ধান্ত নিয়ে সমস্যার সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
কী Takeaways
- অস্পষ্ট যুক্তি আরও উন্নত সিদ্ধান্ত-বৃক্ষ প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রামিংয়ের সাথে আরও ভাল সংহতকরণের অনুমতি দেয় ore তাত্ত্বিকভাবে, এ পদ্ধতির বাস্তব জীবনের পরিস্থিতি অনুকরণ করার আরও সুযোগ দেয় F ফাজি যুক্তিটি তাদের অ্যালগোরিদমের কার্যকারিতা উন্নত করতে পরিমাণগত বিশ্লেষকরা ব্যবহার করতে পারেন।
ফাজি লজিক বোঝা
অস্পষ্ট যুক্তিগুলি ফাজি ধারণাগুলির গাণিতিক অধ্যয়ন থেকে শুরু করে যার মধ্যে ফ্যাসি সেটগুলির ডেটাও অন্তর্ভুক্ত। অস্পষ্ট ধারণা এবং অস্পষ্ট বিশ্লেষণের উল্লেখ করার সময় গণিতবিদরা বিভিন্ন পদ ব্যবহার করতে পারেন। বিস্তৃতভাবে এবং ব্যাপকভাবে এই পদগুলিকে ফাজি শব্দার্থক হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে।
অনুশীলনে, এই গঠনগুলি সমস্ত "সত্য" শর্তের একাধিক মানের জন্য অনুমতি দেয়। ট্রু সংখ্যাগতভাবে 1 এর সমতুল্য এবং মিথ্যা 0 (বা বিপরীতে) এর সমতুল্য হওয়ার পরিবর্তে, সত্য শর্তটি একের চেয়ে কম এবং শূন্যের চেয়ে বেশি মানের হতে পারে। এটি বিবেচনার ভিত্তিতে ডেটা পয়েন্টের বিপরীতে দামের পরিসরের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অ্যালগরিদমদের সুযোগ তৈরি করে।
অস্পষ্ট যুক্তি বিবেচনা
এর সবচেয়ে প্রাথমিক অর্থে অস্পষ্ট যুক্তিবিদ্যা সিদ্ধান্ত গাছের ধরণের বিশ্লেষণের মাধ্যমে তৈরি করা হয়। সুতরাং, বিস্তৃত স্কেলে এটি নিয়ম-ভিত্তিক সূচনাগুলির মাধ্যমে প্রোগ্রাম করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেমগুলির ভিত্তি তৈরি করে।
সাধারণত, अस्पष्ट শব্দটি সিস্টেমের মতো সিদ্ধান্তের গাছের মধ্যে সংখ্যক দৃশ্যের বিকাশ করতে পারে। অস্পষ্ট যুক্তিযুক্ত প্রোটোকল বিকাশের জন্য নিয়ম-ভিত্তিক প্রোগ্রামিংয়ের সংহতকরণ প্রয়োজন হতে পারে। এই প্রোগ্রামিং বিধিগুলি ফাজি সেট হিসাবে উল্লেখ করা যেতে পারে যেহেতু এগুলি বিস্তৃত মডেলের বিবেচনার ভিত্তিতে তৈরি করা হয়েছে।
ফাজি সেটগুলি আরও জটিল হতে পারে। আরও জটিল প্রোগ্রামিং উপমাগুলিতে, প্রোগ্রামারদের ভেরিয়েবলের অন্তর্ভুক্তি এবং বর্জন নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত বিধিগুলি আরও প্রশস্ত করার ক্ষমতা থাকতে পারে। এর ফলে কম সুনির্দিষ্ট বিধি-ভিত্তিক যুক্তি সহ বিকল্পগুলির বিস্তৃত পরিসীমা তৈরি হতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় अस्पष्ट শব্দার্থক শব্দ
অস্পষ্ট যুক্তি এবং अस्पष्ट শব্দার্থবিজ্ঞানের ধারণাটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমাধানের প্রোগ্রামিংয়ের কেন্দ্রীয় উপাদান। অস্পষ্ট যুক্তি থেকে প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষমতাগুলি প্রসারিত হওয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধান এবং সরঞ্জামগুলি বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে অর্থনীতিতে প্রসারিত হতে থাকে।
আইবিএমের ওয়াটসন হ'ল ফাজি যুক্তি এবং মূর্খ শব্দার্থকতার বিভিন্নতা ব্যবহার করে একটি অতি পরিচিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেম। বিশেষত আর্থিক পরিষেবাগুলিতে, মূর্খ যুক্তি মেশিন লার্নিং এবং বিনিয়োগের গোয়েন্দাগুলির আউটপুট সমর্থনকারী প্রযুক্তি সিস্টেমে ব্যবহৃত হচ্ছে।
কিছু উন্নত ট্রেডিং মডেলগুলিতে বিশ্লেষকদের স্বয়ংক্রিয় ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত তৈরি করতে সহায়তা করতে अस्पष्ट যুক্তিযুক্ত গণিতের সংহতকরণ ব্যবহার করা যেতে পারে। এই সিস্টেমগুলি বিনিয়োগকারীদের তাদের বিনিয়োগকে প্রভাবিত করে এমন পরিবর্তিত বাজারের পরিবর্তনশীলগুলির একটি বিস্তৃত পরিসরে প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করে।
উন্নত সফ্টওয়্যার ট্রেডিং মডেলগুলিতে, সিস্টেমগুলি বাস্তব সময়ে হাজার হাজার সিকিওরিটি বিশ্লেষণ করতে এবং বিনিয়োগকারীকে সর্বোত্তম উপলভ্য সুযোগের সাথে উপস্থাপন করতে প্রোগ্রামযোগ্য ফাজি সেটগুলি ব্যবহার করতে পারে। অস্পষ্ট যুক্তি প্রায়শই ব্যবহৃত হয় যখন কোনও ব্যবসায়ী বিবেচনার জন্য একাধিক কারণের ব্যবহার করার চেষ্টা করে। এর ফলে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য সংকীর্ণ বিশ্লেষণ হতে পারে। ব্যবসায়ীদের ব্যবসায়ের জন্য বিভিন্ন বিধি প্রোগ্রাম করার ক্ষমতাও থাকতে পারে। দুটি উদাহরণের মধ্যে রয়েছে:
বিধি 1: যদি চলন্ত গড় কম হয় এবং আপেক্ষিক শক্তি সূচক কম হয় তবে বিক্রি করুন।
বিধি 2: চলন্ত গড় যদি উচ্চ হয় এবং আপেক্ষিক শক্তি সূচক উচ্চ হয়, তবে কিনুন।
অস্পষ্ট যুক্তি কোনও ব্যবসায়ীকে তাদের নিজস্ব স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিগন্যালে পৌঁছানোর জন্য এই বুনিয়াদি উদাহরণগুলিতে স্বল্প ও উচ্চতর নিজস্ব বিষয় ভিত্তিক সূচনাগুলি প্রোগ্রাম করার অনুমতি দেয়।
