Perbedaan Antara Logika Fuzzy dan Jaringan Saraf Tiruan

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic adalah bagian dari keluarga banyak logika yang dihargai. Ini berfokus pada alasan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan alasan tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, sebagai lawan dari mengambil benar atau salah dalam set biner tradisional. Jaringan saraf (NN) atau jaringan saraf tiruan (JST) adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. JST terdiri dari neuron buatan yang saling terhubung. Biasanya, JST menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi yang datang kepadanya.

Apa itu Logika Fuzzy?

Fuzzy Logic adalah bagian dari keluarga banyak logika yang dihargai. Ini berfokus pada alasan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan alasan tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, sebagai lawan dari mengambil benar atau salah dalam set biner tradisional. Karena nilai kebenaran adalah rentang, ia dapat menangani kebenaran sebagian. Awal logika fuzzy ditandai pada tahun 1956, dengan diperkenalkannya teori himpunan fuzzy oleh Lotfi Zadeh. Logika fuzzy menyediakan metode untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan ambigu. Logika fuzzy banyak digunakan untuk aplikasi dalam sistem kontrol, karena sangat mirip dengan cara manusia mengambil keputusan tetapi dengan cara yang lebih cepat. Logika fuzzy dapat dimasukkan ke dalam untuk mengontrol sistem berdasarkan perangkat genggam kecil ke workstation PC besar.

Apa itu Jaringan Saraf Tiruan??

JST adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. JST terdiri dari neuron buatan yang saling terhubung. Biasanya, JST menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi yang datang kepadanya. Seperangkat langkah sistematis yang disebut aturan belajar perlu diikuti ketika mengembangkan JST. Selanjutnya, proses pembelajaran membutuhkan data pembelajaran untuk menemukan titik operasi terbaik JST. JST dapat digunakan untuk mempelajari fungsi perkiraan untuk beberapa data yang diamati. Tetapi ketika menerapkan JST, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model harus dipilih dengan cermat tergantung pada data. Menggunakan model rumit yang tidak perlu akan membuat proses belajar lebih sulit. Memilih algoritma pembelajaran yang benar juga penting, karena beberapa algoritma pembelajaran berkinerja lebih baik dengan tipe data tertentu.

Apa perbedaan antara Fuzzy Logic dan Neural Networks?

Logika fuzzy memungkinkan pengambilan keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau ambigu, sedangkan JST mencoba menggabungkan proses berpikir manusia untuk menyelesaikan masalah tanpa memodelkannya secara matematis. Meskipun kedua metode ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah nonlinier, dan masalah yang tidak ditentukan dengan benar, mereka tidak terkait. Berbeda dengan logika Fuzzy, JST mencoba menerapkan proses berpikir dalam otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, JST mencakup proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan membutuhkan data pelatihan. Tetapi ada sistem cerdas hibrida yang dikembangkan menggunakan dua metode ini yang disebut Fuzzy Neural Network (FNN) atau Neuro-Fuzzy System (NFS).