Miracle AI Lab

퍼지이론을 인공지능에 적용하는 방법 ‘퍼지’라는 말은 불확실성이라는 뜻을 가지고 있다. 퍼지이론은 인공지능(AI) 분야에서 복잡하고 불확실한 문제를 처리하는 데 도움이 된다. 퍼지이론은 불확실성을 정량화하고, 추론과 의사결정을 위해 사용할 수 있다. 퍼지이론은 다음과 같은 단계를 거쳐 인공지능에 적용된다. 1. 퍼지 변수 정의: 이 단계에서는 문제를 처리하는 데 필요한 모든 퍼지 변수를 정의한다. 퍼지 변수는 불확실한 값을 가질 수 있으며, 예를 들어 "온도"나 "거리"와 같은 개념일 수 있다. ‘덥다’와 ‘춥다’를 느끼는 온도, ‘멀다’와 ‘가깝다’를 느끼는 것은 개인마다 달라서 정의하기가 어렵다. 우리나라에서 자동차로 4시간 거리는 멀다고 느끼지만 미국에서 이 정도 거리는 가깝다고 할 수 있다. 이처..

퍼지이론 2023. 7. 10. 19:11

‘퍼지이론’은 어떻게 구현될까? 퍼지이론의 구현은 크게 네 단계로 이루어진다: 퍼지화, 규칙 기반 결정, 추론, 그리고 비퍼지화이다. 1. 퍼지화 (Fuzzification): 이 단계에서는 입력 데이터를 퍼지 집합으로 변환한다. 즉, 구체적인 값을 모호한 값으로 변환한다. 각 퍼지 집합은 일반적으로 멤버십 함수를 사용하여 정의되며, 이 함수는 각 요소가 해당 퍼지 집합에 속하는 정도를 나타낸다. 20~24도의 온도를 시원하고 쾌적하다는 값으로 변환한다. 시원하고 쾌적하다는 것은 개인마다 차기가 있기에, 개인마다 느끼는 온도는 다르다. 평균값을 구해 에어컨에 적용해 인공지능 모드로 설정할 수 있게 하는 것이다. 2. 규칙 기반 결정 (Rule-Based Decision Making): 퍼지 컨트롤러는 퍼..

퍼지이론 2023. 7. 7. 11:04