Les différence principale entre la logique floue et le réseau de neurones est que la logique floue est une méthode de raisonnement similaire au raisonnement et à la prise de décision humains, tandis que le réseau neuronal est un système basé sur les neurones biologiques d'un cerveau humain pour effectuer des calculs.

L'intelligence artificielle (IA) est la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines; en particulier, les systèmes informatiques. En d'autres termes, il donne à une machine ou à un ordinateur la capacité d'effectuer des tâches similaires à celles d'un humain. La logique floue et le réseau de neurones sont deux sous-catégories de l'intelligence artificielle. En bref, ces technologies aident à créer des applications utiles qui peuvent prendre des décisions efficaces.

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Qu'est-ce qu'une logique floue

La logique floue est une méthode de raisonnement similaire au raisonnement humain. En d'autres termes, un système basé sur la logique floue peut prendre des décisions similaires à celles d'un humain. Cela implique toutes les possibilités intermédiaires entre les valeurs numériques Oui et Non. Le bloc logique conventionnel est capable d'obtenir une entrée et de générer une sortie comme vrai ou faux, similaire à un oui ou un non humain. Les micro-ondes, les machines à laver, les climatiseurs et les aspirateurs sont quelques applications qui utilisent la logique floue.

L'objectif principal de l'utilisation de la logique floue est de contrôler les machines. Il fournit également un raisonnement acceptable. De plus, cela aide à gérer l'incertitude. Il est possible d'implémenter la logique floue sur tout type de système, quelle que soit sa taille. De plus, le système peut être constitué de matériel, de logiciel ou d'une combinaison des deux.

Dans l'ensemble, la logique floue est plus facile à comprendre. Cependant, il n'y a pas d'approche systématique pour concevoir un système basé sur la logique floue. Il n'est pas non plus efficace pour les systèmes qui nécessitent une plus grande précision.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones

Un réseau de neurones est un réseau similaire à un cerveau humain. En d'autres termes, un réseau de neurones s'inspire des neurones biologiques. Il y a des millions de neurones dans le cerveau humain, et l'information passe d'un neurone à l'autre. Un réseau de neurones fonctionne de la même manière et est capable d'effectuer des calculs plus rapidement.

Le type de base d'un réseau de neurones est un perceptron. Il contient des neutrons, et chaque neurone qu'il contient reçoit une entrée et a un poids. Le neutron calcule une fonction sur les entrées pondérées et fournit la sortie. Chaque entrée est multipliée par le poids correspondant et la sortie résultante passe par une fonction d'activation pour fournir la sortie finale. Ici, ce poids met l'accent sur l'efficacité de l'entrée. En outre, il existe un paramètre supplémentaire appelé biais pour ajuster les poids. De plus, une fonction d'activation convertit les entrées en sorties selon une valeur seuil. Linéaire, tanh, sigmoïde et softmax sont des fonctions d'activation. Il est possible de sélectionner une fonction d'activation en fonction du problème.

De plus, il existe deux types de réseaux de neurones: feedforward et feedback. Dans le réseau d'anticipation, les informations passent de l'entrée à la sortie, et il n'y a pas de boucle de rétroaction. Pendant ce temps à réseaux de rétroaction, l'information passe dans les deux sens et il n'y a pas de chemin de retour.

Le réseau feedforward est en outre divisé en un réseau monocouche et un réseau multicouche. Dans un réseau à couche unique, la couche d'entrée se connecte à la couche de sortie tandis que dans un réseau multicouche, il existe des couches en plus des couches d'entrée et de sortie appelées couches cachées.

Différence entre la logique floue et le réseau de neurones

Définition

La logique floue est une méthodologie de raisonnement qui ressemble à la prise de décision humaine et traite des informations vagues et imprécises, tandis qu'un réseau de neurones est un système inspiré des neurones biologiques du cerveau humain et peut effectuer des tâches informatiques plus rapidement.

Usage

Complexité

La logique floue est plus simple que le réseau de neurones.

Conclusion

En bref, les programmeurs utilisent la logique floue et les réseaux de neurones pour développer des applications. le différence principale entre la logique floue et le réseau de neurones est que la logique floue est une méthode de raisonnement similaire au raisonnement et à la prise de décision humains, tandis que le réseau de neurones est un système basé sur les neurones biologiques d'un cerveau humain pour effectuer des calculs.

Les références:

1. edureka ! Cours complet de science des données, YouTube, 17 mars 2019, disponible ici. 2. "Intelligence artificielle - Systèmes de logique floue" Tutorialspoint.com, disponible ici.

Image de courtoisie:

1. "Logique floue - température" Par fullofstars - original (gif): Image: membre de la logique floue chaude function.gif (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia 2. "Une vue simplifiée d'un réseau de neurones artificiels" Par Dake, Mysid - Vectorisé par Mysid dans CorelDraw sur une image de Dake (CC BY 1.0) via Commons Wikimedia