Logika Rozumna i Baza Reguł

Logika Rozumna (Fuzzy Logic)

• Jest to matematyczna metoda analizy i przetwarzania informacji nieprecyzyjnych, niejasnych lub z niepewnością.
• Różni się od logiki dwuwartościowej, gdzie zmienne przyjmują wartość prawdy (true) lub fałszu (false).
• Logika rozmyta pozwala na wartości pośrednie od 0 do 1.
• Zastosowania: modelowanie zjawisk, gdzie precyzyjne określenie stanu jest trudne lub niemożliwe, np. procesy decyzyjne z niejasnościami.

Baza Reguł

• Zasady w formacie "jeśli... to..." (if-then), opisujące zależności między zmiennymi wejściowymi a wyjściowymi w sposób rozmyty.
• Odzwierciedlają logikę rzeczywistych sytuacji.
• Przykład: "Jeśli temperatura jest wysoka, to prędkość wentylatora powinna wzrosnąć".

Pobudzanie (Fuzzification)

• Proces przekształcania precyzyjnych wartości wejściowych (np. 23°C) na ich odpowiedniki rozmyte (np. „niska temperatura”).
• Wartości są reprezentowane jako stopnie przynależności do zbiorów rozmytych.
• Umożliwia uwzględnienie niepewności, elastyczności i wieloznaczności danych.

Defuzyfikacja

• Proces odwrotny do pobudzania.
• Przekształcenie zbioru rozmytego (wyniku wnioskowania rozmytego) na precyzyjną wartość liczbową, użyteczną w rzeczywistych zastosowaniach.
• Oparta na funkcjach przynależności, które opisują stopień przynależności wartości do zbioru rozmytego.
• Obliczenie wartości ostrej na podstawie funkcji przynależności i metody defuzyfikacji.
• Kluczowa dla komunikacji systemów logiki rozmytej z rzeczywistością.

Sieci Neuronowe - Model McCulloch-Pittsa

• Posiada wiele wejść i jedno wyjście.
• Każdemu wejściu przypisana jest waga.
• Wartość wyjściowa neuronu obliczana jest na podstawie wag i wejść.

Uczenie Maszynowe

• Uczenie nadzorowane: uczenie na danych z etykietami (klasyfikacja, regresja).
• Uczenie nienadzorowane: uczenie na danych bez etykiet (grupowanie, redukcja wymiarowości).

Sieci Jednokierunkowe i Sekwencyjne

• Sieci jednokierunkowe (Feedforward):
  • Informacja przepływa tylko w jednym kierunku (od wejścia do wyjścia).
  • Brak pamięci o poprzednich stanach.
  • Zastosowanie: klasyfikacja, regresja.
• Sieci sekwencyjne (RNN):
  • Informacja może przepływać w obu kierunkach.
  • Mają pamięć o poprzednich stanach.
  • Zastosowanie: analiza sekwencji danych (tekst, dźwięk, itp.)
  • Przykłady: RNN, LSTM, GRU.

Algorytm Genetyczny

• Technika optymalizacji inspirowana ewolucją biologiczna.
• Etapy:
  • Inicjalizacja: utworzenie początkowej populacji rozwiązań.
  • Selekcja: wybór najlepszych rozwiązań.
  • Krzyżowanie: połączenie wybranych rozwiązań.
  • Mutacja: wprowadzenie losowych zmian.
  • Ocena: ocena nowych rozwiązań.
  • Inwersja: zmiana kolejności genów.
  • Iteracja: powtarzanie etapów aż osiągnięte zostanie optymalne rozwiązanie.

Sieci Jednowarstwowe i Wielowarstwowe

• Sieci jednowarstwowe:
  • Jedna warstwa neuronów.
  • Proste zadania klasyfikacyjne (liniowo separowalne).
• Sieci wielowarstwowe (MLP):
  • Jedna lub więcej warstw ukrytych.
  • Bardziej złożone zadania (rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu).

Porównanie Logiki Rozmytej i Sieci Neuronowych

• Logika rozmyta: modelowanie niepewności i niejasności w danych.
• Sieci neuronowe: analizowanie i przetwarzanie danych różnego rodzaju.

Ten quiz koncentruje się na podstawowych zasadach logiki rozmytej, różnicach między logiką dwuwartościową a rozmytą oraz procesami pobudzania. Uczestnicy poznają zasady działania reguł w formacie 'jeśli... to...' oraz ich zastosowań w rzeczywistych sytuacjach. Sprawdź swoją wiedzę na temat metod analizy nieprecyzyjnych informacji.