Bulanık Mantık

Bulanık Mantık, doğru veya yanlış (1 veya 0) şeklindeki geleneksel ikili çerçevenin ötesine geçen bir mantık biçimidir. Bunun yerine, bir ifadenin kısmen doğru ve kısmen yanlış olabileceği "doğruluk derecelerine" izin verir. İlk olarak 1965 yılında Lotfi Zadeh tarafından ortaya atılan bu yaklaşım, insan muhakemesi ve dilinin doğasında bulunan belirsizlik ve muğlaklığı taklit etmek üzere tasarlanmıştır. Belirsizliği ve kesin olmayanı temsil etmek için matematiksel bir çerçeve sunarak, tıpkı bir insanın yapacağı gibi eksik veya öznel bilgilere dayanarak karar verebilen sistemler oluşturmak için güçlü bir araç haline getirir.

Bulanık Mantık Nasıl Çalışır?

Bir bulanık mantık sistemi "sıcak", "soğuk", "hızlı" veya "yavaş" gibi kesin olmayan kavramları matematiksel bir forma çevirerek muhakeme eder. Süreç genellikle üç temel aşamadan oluşur:

1. Bulanıklaştırma: Bu adım, net, sayısal giriş değerlerini (derece cinsinden sıcaklık veya km/s cinsinden hız gibi) bulanık kümelere dönüştürür. Örneğin, 22°C'lik bir sıcaklık "%70 sıcak" ve "%30 soğuk" olarak çevrilebilir. Bir değişken aynı anda ancak değişen derecelerde birden fazla bulanık kümeye ait olabilir.
2. Kural Değerlendirme: Sistem, bulanık girdileri işlemek için insan tarafından tanımlanmış bir dizi "IF-THEN" kuralı kullanır. Bu kurallar uzman bilgisine dayanır. Örneğin, akıllı bir termostat için bir kural şöyle olabilir: "EĞER oda 'çok sıcak' VE saat 'gündüz' ise, klimayı 'yüksek' seviyeye ayarla." Sistem tüm uygulanabilir kuralları değerlendirir ve sonuçlarını birleştirir.
3. Bulanıklaştırma: Birleştirilmiş bulanık çıktı, bir makineyi veya sistemi kontrol etmek için kullanılabilecek tek, net bir sayısal değere dönüştürülür. Örneğin, klima için "yüksek" bulanık çıktısı belirli bir fan hızına veya sıcaklık ayarına dönüştürülür. Temel matematik hakkında daha fazla bilgi Stanford Encyclopedia of Philosophy kaynaklarında bulunabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

Derin Öğrenme (DL) gibi büyük miktarda veriden örüntüler öğrenen ana akım Makine Öğrenimi (ML) tekniklerinden farklı olsa da Bulanık Mantık, insan uzman bilgisini dahil etmek ve karmaşık sistemlerdeki doğal belirsizliği ele almak için güçlü bir yol sunar. Girdilerin kesin olmadığı kontrol uygulamalarında ve karar desteğinde mükemmeldir. Olayların olasılığı ile ilgilenen olasılık teorisinin aksine, Bulanık Mantık bir şeyin ne derece doğru olduğu ile ilgilenir. Sinir ağlarını bulanık kurallarla bütünleştiren nöro-bulanık sistemlerde olduğu gibi diğer yapay zeka teknikleriyle birleştirilebilir. Bu entegre sistemler, model eğitimi ve model dağıtımı dahil olmak üzere daha geniş AI iş akışları için Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bulanık Mantık çeşitli pratik uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Tüketici Aletleri: Modern çamaşır makineleri, yük boyutu ve kir seviyesi gibi bulanık girdilere dayalı olarak yıkama döngülerini ayarlamak için bulanık mantık kullanır. Bir klima, "EĞER sıcaklık hafif ılık VE nem yüksekse, soğutmayı biraz artırın" gibi kurallar kullanabilir. Yapay zekanın akıllı evlerde nasıl kullanıldığını keşfedebilirsiniz.
• Otomotiv Sistemleri: Tekerlek hızına ve yavaşlamaya bağlı olarak frenleme basıncını kontrol etmek için kilitlenme önleyici fren sistemlerinde (ABS) ve otonom araçlarda daha yumuşak vites geçişleri için otomatik şanzımanlarda kullanılır. Otomotivde yapay zeka için Ultralytics çözümlerini keşfedin.
• Endüstriyel Kontrol: Kesin matematiksel modellerin elde edilmesinin zor olduğu ancak insan uzmanlığının mevcut olduğu üretimde yapay zeka karmaşık süreçlerin yönetilmesine yardımcı olur.
• Tıbbi Teşhis: Ultralytics YOLO gibi modellerin tümör tespiti gibi görevler için kullanılabileceği tıbbi görüntü analizi gibi görevleri tamamlayarak, değişen kesinlik derecelerine sahip semptomlara dayalı hastalıkların teşhisinde doktorlara yardımcı olabilir.
• Finansal Ticaret Sistemleri: "Fiyat çok yüksek" veya "trend orta derecede güçlü" gibi piyasa göstergelerinin bulanık yorumlarına dayalı olarak alım satım stratejileri geliştirilebilir. Finansta bilgisayarla görme modelleri hakkında bilgi edinin.

Bulanık Mantık ve İlgili Kavramlar

Bulanık Mantığı diğer ilgili fikirlerden ayırmak önemlidir:

• Boolean Mantığı: İkili doğru/yanlış değerleri üzerinde çalışır, kesin, deterministik sistemler için uygundur. Bulanık Mantık sürekli doğruluk dereceleri kullanır, bu da belirsizliği ele almak için daha iyi olmasını sağlar.
• Olasılık Teorisi: Bir olayın gerçekleşme olasılığı veya şansı ile ilgilenir. Bulanık Mantık, bir olayın gerçekleşme derecesi veya bir koşulun doğruluğu (belirsizlik) ile ilgilenir. Daha derinlemesine bir inceleme için bulanık mantık ve olasılık arasındaki ayrıma ilişkin bu makaleye bakın.
• Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi algoritmaları, özellikle de Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) veya Dönüştürücüler gibi derin öğrenme modelleri, tipik olarak denetimli veya denetimsiz öğrenme yoluyla doğrudan verilerden kalıpları ve kuralları öğrenir. Bulanık Mantık genellikle insan uzmanlığından elde edilen açıkça tanımlanmış kurallara dayanır, ancak bulanık sistemler de verilerle ayarlanabilir.

Bulanık Mantık, insan sezgisinin önemli bir rol oynadığı sistemleri modellemek için değerli bir araç seti sağlar ve daha geniş yapay zeka ve bilgisayar görüşü alanındaki veri odaklı yaklaşımları tamamlar. Ultralytics belgelerinde çeşitli AI modellerini ve karşılaştırmalarını keşfedebilirsiniz. Daha derin teknik bilgiler için, IEEE Computational Intelligence Society 'den kaynaklar genellikle yararlıdır.