Fuzzy Logic vs Neural Network
A Lógica Fuzzy pertence à família da lógica de muitos valores. Concentra-se no raciocínio fixo e aproximado em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável na lógica fuzzy pode assumir um intervalo de valores verdadeiros entre 0 e 1, ao contrário de considerar verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Redes neurais (NN) ou redes neurais artificiais (ANN) é um modelo computacional desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que se conectam entre si. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela.
O que é Fuzzy Logic?
A Lógica Fuzzy pertence à família da lógica de muitos valores. Concentra-se no raciocínio fixo e aproximado em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável na lógica fuzzy pode assumir um intervalo de valores verdadeiros entre 0 e 1, ao contrário de considerar verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Como o valor verdade é um intervalo, ele pode lidar com uma verdade parcial. O início da lógica fuzzy foi marcado em 1956, com a introdução da teoria dos conjuntos fuzzy por Lotfi Zadeh. A lógica fuzzy fornece um método para tomar decisões definidas com base em dados de entrada imprecisos e ambíguos. A lógica difusa é amplamente utilizada para aplicações em sistemas de controle, uma vez que se assemelha muito a como um ser humano toma decisões, mas de forma mais rápida. A lógica difusa pode ser incorporada a sistemas de controle baseados em pequenos dispositivos portáteis a grandes estações de trabalho de PC.
O que são redes neurais?
ANN é um modelo computacional desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que se conectam entre si. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela. Um conjunto de etapas sistemáticas chamadas regras de aprendizagem precisa ser seguido ao desenvolver uma RNA. Além disso, o processo de aprendizagem requer dados de aprendizagem para descobrir o melhor ponto operacional da RNA. ANNs podem ser usadas para aprender uma função de aproximação para alguns dados observados. Mas ao aplicar a RNA, há vários fatores que devemos considerar. O modelo deve ser selecionado cuidadosamente, dependendo dos dados. Usar modelos desnecessariamente complexos tornaria o processo de aprendizagem mais difícil. A escolha do algoritmo de aprendizado correto também é importante, pois alguns algoritmos de aprendizado funcionam melhor com certos tipos de dados.
Qual é a diferença entre Fuzzy Logic e Neural Networks?
A lógica fuzzy permite tomar decisões definitivas com base em dados imprecisos ou ambíguos, enquanto a RNA tenta incorporar o processo de pensamento humano para resolver problemas sem modelá-los matematicamente. Mesmo que ambos os métodos possam ser usados para resolver problemas não lineares e problemas que não são especificados adequadamente, eles não estão relacionados. Em contraste com a lógica Fuzzy, a RNA tenta aplicar o processo de pensamento no cérebro humano para resolver problemas. Além disso, a RNA inclui um processo de aprendizagem que envolve algoritmos de aprendizagem e requer dados de treinamento. Mas existem sistemas inteligentes híbridos desenvolvidos usando esses dois métodos chamados Rede Neural Fuzzy (FNN) ou Sistema Neuro-Fuzzy (NFS).
