Fuzzy Logic vs Neural Network
Logika Fuzzy termasuk dalam keluarga logika bernilai banyak. Ini berfokus pada penalaran tetap dan perkiraan menentang penalaran tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbeda dengan mengambil benar atau salah dalam himpunan biner tradisional. Jaringan syaraf tiruan (NN) atau artificial neural networks (ANN) adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan syaraf biologis. JST terdiri dari neuron buatan yang terhubung satu sama lain. Biasanya, JST menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi yang masuk.
Apa itu Logika Fuzzy?
Logika Fuzzy termasuk dalam keluarga logika bernilai banyak. Ini berfokus pada penalaran tetap dan perkiraan menentang penalaran tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbeda dengan mengambil benar atau salah dalam himpunan biner tradisional. Karena nilai kebenaran adalah rentang, ia dapat menangani kebenaran parsial. Awal mula logika fuzzy ditandai pada tahun 1956, dengan diperkenalkannya teori himpunan fuzzy oleh Lotfi Zadeh. Logika fuzzy menyediakan metode untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan input data yang tidak tepat dan ambigu. Logika fuzzy banyak digunakan untuk aplikasi dalam sistem kontrol, karena sangat mirip dengan bagaimana manusia membuat keputusan tetapi dengan cara yang lebih cepat. Logika fuzzy dapat dimasukkan ke dalam sistem kontrol berdasarkan perangkat genggam kecil hingga stasiun kerja PC besar.
Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan?
ANN adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. JST terdiri dari neuron buatan yang terhubung satu sama lain. Biasanya, JST mengadaptasi strukturnya berdasarkan informasi yang datang padanya. Serangkaian langkah sistematis yang disebut aturan pembelajaran perlu diikuti ketika mengembangkan JST. Selanjutnya, proses pembelajaran membutuhkan data pembelajaran untuk menemukan titik operasi terbaik dari JST. JST dapat digunakan untuk mempelajari fungsi aproksimasi untuk beberapa data yang diamati. Tetapi ketika menerapkan JST, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model harus dipilih dengan hati-hati tergantung pada data. Menggunakan model kompleks yang tidak perlu akan membuat proses belajar lebih sulit. Memilih algoritme pembelajaran yang tepat juga penting, karena beberapa algoritme pembelajaran berkinerja lebih baik dengan jenis data tertentu.
Apa perbedaan antara Fuzzy Logic dan Neural Network?
Logika fuzzy memungkinkan pengambilan keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau ambigu, sedangkan ANN mencoba menggabungkan proses berpikir manusia untuk memecahkan masalah tanpa memodelkannya secara matematis. Meskipun kedua metode ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah nonlinier, dan masalah yang tidak ditentukan dengan benar, keduanya tidak terkait. Berbeda dengan logika Fuzzy, ANN mencoba menerapkan proses berpikir di otak manusia untuk memecahkan 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).
