Hva er uklar logikk?
Fuzzy Logic er en tilnærming til variabel prosessering som gjør det mulig å behandle flere verdier gjennom den samme variabelen. Uklar logikk forsøker å løse problemer med et åpent, upresist spektrum av data som gjør det mulig å få en rekke nøyaktige konklusjoner. Uklar logikk er designet for å løse problemer ved å vurdere all tilgjengelig informasjon og ta en best mulig beslutning gitt innspill.
Viktige takeaways
- Uklar logikk gir mulighet for mer avansert beslutningstreet-prosessering og bedre integrasjon med regelbasert programmering. Teoretisk sett gir dette tilnærmingen mer mulighet til å etterligne virkelige omstendigheter. Uklar logikk kan brukes av kvantitative analytikere for å forbedre utførelsen av algoritmene sine.
Forstå Fuzzy Logic
Uklar logikk stammer fra den matematiske studien av uklarheter som også involverer uklar datasett. Matematikere kan bruke en rekke betegnelser når de refererer til uklar begreper og uklar analyse. I store trekk er disse begrepene klassifisert som uklar semantikk.
I praksis tillater disse konstruksjonene flere verdier av den "sanne" tilstanden. I stedet for at True er numerisk ekvivalent med 1 og False tilsvarer 0 (eller omvendt), kan True-tilstanden være et hvilket som helst antall verdier som er mindre enn en og større enn null. Dette skaper mulighet for algoritmer til å ta beslutninger basert på en rekke prisdata i motsetning til ett diskret datapunkt.
Uklar logiske betraktninger
Uklar logikk i sin mest grunnleggende forstand er utviklet gjennom beslutningstypeanalyse. Dermed danner det i en større skala grunnlaget for kunstige intelligenssystemer programmert gjennom regelbaserte inferenser.
Generelt refererer begrepet uklar til det store antall scenarier som kan utvikles i et beslutnings tre-lignende system. Utvikling av uklare logikkprotokoller kan kreve integrering av regelbasert programmering. Disse programmeringsreglene kan bli referert til som uklarheter siden de er utviklet etter skjønn av omfattende modeller.
Uklare sett kan også være mer komplekse. I mer komplekse programmeringsanalogier kan programmerere ha evnen til å utvide reglene som brukes for å bestemme inkludering og ekskludering av variabler. Dette kan resultere i et bredere spekter av alternativer med mindre presise regelbaserte resonnementer.
Fuzzy Semantics in Artificial Intelligence
Konseptet med uklar logikk og uklar semantikk er en sentral komponent for programmering av kunstige intelligensløsninger. Løsninger og verktøy for kunstig intelligens fortsetter å ekspandere i økonomien i en rekke sektorer ettersom programmeringsmulighetene fra uklar logikk også utvides.
IBMs Watson er et av de mest kjente systemene for kunstig intelligens som bruker varianter av uklar logikk og uklar semantikk. Spesielt innen finansielle tjenester brukes fuzzy logikk i maskinlæring og teknologisystemer som støtter resultatene fra investeringsintelligens.
I noen avanserte handelsmodeller kan integrasjon av uklar logisk matematikk også brukes til å hjelpe analytikere med å lage automatiserte kjøp og salg av signaler. Disse systemene hjelper investorer til å reagere på et bredt spekter av endrede markedsvariabler som påvirker investeringene deres.
I avanserte programvarehandelsmodeller kan systemer bruke programmerbare fuzzy sett for å analysere tusenvis av verdipapirer i sanntid og gi investoren den beste tilgjengelige muligheten. Uklar logikk brukes ofte når en næringsdrivende søker å benytte seg av flere faktorer for vurdering. Dette kan resultere i en innsnevret analyse for handelsbeslutninger. Næringsdrivende kan også ha muligheten til å programmere en rekke regler for vedtakelse av handler. To eksempler inkluderer følgende:
Regel 1: Hvis glidende gjennomsnitt er lavt og relativ styrkeindeks er lav, så selg.
Regel 2: Hvis glidende gjennomsnitt er høyt og relativ styrkeindeks er høyt, så kjøp.
Uklar logikk gjør det mulig for en næringsdrivende å programmere sine egne subjektive slutninger på lavt og høyt i disse grunnleggende eksemplene for å komme frem til sine egne automatiserte handelssignaler.
