Perbedaan yang menonjol antara logika fuzzy dan jaringan saraf adalah logika fuzzy adalah metode penalaran yang mirip dengan penalaran manusia dan pengambilan keputusan, sedangkan jaringan saraf adalah sistem yang didasarkan pada neuron biologis otak manusia untuk melakukan perhitungan.
Artificial Intelligence ( AI ) adalah simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin; khususnya sistem komputer. Dengan kata lain, memberikan mesin atau komputer kemampuan untuk melakukan tugas-tugas yang mirip dengan manusia. Logika fuzzy dan jaringan saraf adalah dua sub kategori Kecerdasan Buatan. Singkatnya, teknologi ini membantu membangun aplikasi yang berguna yang dapat membuat keputusan yang efektif.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Logika Fuzzy? -Definisi, Fungsionalitas 2. Apa itu Jaringan Syaraf? -Definisi, Fungsionalitas 3. Perbedaan Antara Logika Fuzzy dan Neural Network -Perbandingan perbedaan utama
Istilah Utama
Kecerdasan Buatan, Jaringan Umpan Balik, Jaringan Feed-forward, Logika Fuzzy, Jaringan Neural, Perceptron
Yang perlu anda ketahui tentang Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan metode penalaran yang mirip dengan penalaran manusia. Dengan kata lain, sistem berbasis logika fuzzy dapat membuat keputusan yang mirip dengan manusia. Ini melibatkan semua kemungkinan menengah antara nilai-nilai digital Ya dan Tidak. Blok logika konvensional mampu memperoleh input dan menghasilkan output sebagai benar atau salah serupa, dengan ya atau tidak manusia. Microwave, mesin cuci, AC, dan penyedot debu adalah beberapa aplikasi yang menggunakan logika fuzzy.
Tujuan utama penggunaan logika fuzzy adalah untuk mengendalikan mesin. Ini juga memberikan alasan yang dapat diterima. Selain itu, ini membantu menangani ketidakpastian. Hal ini dimungkinkan untuk menerapkan logika fuzzy untuk setiap jenis sistem terlepas dari ukurannya. Selanjutnya sistem dapat terdiri dari perangkat keras , perangkat lunak atau kombinasi keduanya.
Secara keseluruhan, logika fuzzy lebih mudah dipahami. Namun, tidak ada pendekatan sistematis untuk merancang sistem berbasis logika fuzzy. Ini juga tidak efektif untuk sistem yang membutuhkan akurasi lebih tinggi.
Yang perlu anda ketahui tentang Jaringan Syaraf?
Jaringan saraf adalah jaringan yang mirip dengan otak manusia. Dengan kata lain, jaringan saraf terinspirasi oleh neuron biologis . Ada jutaan neuron di otak manusia, dan informasi berpindah dari satu neuron ke neuron lainnya. Jaringan saraf bekerja mirip dengan itu dan mampu melakukan perhitungan lebih cepat.
Jenis dasar dari jaringan saraf adalah perceptron. Ini berisi neutron, dan setiap neuron di dalamnya diberi input dan memiliki bobot. Neutron menghitung beberapa fungsi pada input tertimbang dan memberikan output. Setiap input dikalikan dengan bobot yang sesuai, dan output yang dihasilkan melewati fungsi aktivasi untuk memberikan output akhir. Di sini, bobot ini menekankan keefektifan input. Selain itu, ada parameter tambahan yang disebut bias untuk mengatur bobot. Selain itu, fungsi aktivasi mengubah input menjadi output sesuai dengan nilai ambang batas. Linear, tanh, sigmoid dan softmax adalah beberapa fungsi aktivasi. Dimungkinkan untuk memilih fungsi aktivasi tergantung pada masalahnya.
Selanjutnya, ada dua jenis jaringan saraf sebagai umpan maju dan umpan balik. Dalam jaringan feed-forward , informasi berpindah dari input ke output, dan tidak ada loop umpan balik. Sedangkan pada jaringan umpan balik , informasi lewat dua arah, dan tidak ada jalur umpan balik.
Jaringan feedforward dibagi lagi menjadi satu lapisan dan jaringan multi-lapisan. Dalam jaringan lapisan tunggal, lapisan input terhubung ke lapisan output sedangkan dalam jaringan multi-layer, ada lapisan selain lapisan input dan output yang disebut lapisan tersembunyi.
Perbedaan Antara Logika Fuzzy dan Neural Network
Definisi
Logika fuzzy adalah metodologi penalaran yang menyerupai pengambilan keputusan manusia dan berurusan dengan informasi yang tidak jelas dan tidak tepat, sedangkan jaringan saraf adalah sistem yang terinspirasi oleh neuron biologis di otak manusia dan dapat melakukan tugas komputasi lebih cepat.
Penggunaan
Selain itu, logika fuzzy membantu melakukan tugas pengenalan pola dan klasifikasi, sedangkan jaringan saraf membantu melakukan tugas prediksi, pengenalan, dan klasifikasi.
Kompleksitas
Logika fuzzy lebih sederhana daripada jaringan syaraf tiruan.
Kata terakhir
Singkatnya, programmer menggunakan logika fuzzy dan jaringan saraf untuk mengembangkan aplikasi. Perbedaan yang menonjol antara logika fuzzy dan jaringan saraf adalah logika fuzzy adalah metode penalaran yang mirip dengan penalaran manusia dan pengambilan keputusan, sedangkan jaringan saraf adalah sistem yang didasarkan pada neuron biologis otak manusia untuk melakukan perhitungan.
Sumber bacaan:
- edureka! Kursus Lengkap Ilmu Data, YouTube, 17 Maret 2019, Tersedia di sini . 2. “Kecerdasan Buatan – Sistem Logika Fuzzy” Tutorialspoint.com, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “Logika fuzzy – suhu” Oleh fullofstars – asli (gif): Gambar: Fungsi anggota logika fuzzy hangat.gif ( CC BY-SA 3.0 ) melalui Commons Wikimedia 2. “Tampilan sederhana dari jaringan saraf tiruan” Oleh Dake, Mysid – Divektorkan oleh Mysid di CorelDraw pada gambar oleh Dake ( CC BY 1.0 ) melalui Commons Wikimedia
