मेरा उत्तर तकनीकी रूप से फ़ज़ी लॉजिक के बजाय फ़ज़ी सेटों के लिए अधिक प्रासंगिक है, लेकिन दो अवधारणाएँ व्यावहारिक रूप से अविभाज्य हैं। मैंने कुछ साल पहले फजी लॉजिक पर एकेडमिक जर्नल के लेखों में लिखा था ताकि SQL सर्वर में फजी सेट्स को लागू करने के लिए एक ट्यूटोरियल श्रृंखला लिखी जा सके । हालांकि मुझे शायद ही एक विशेषज्ञ माना जा सकता है, मैं साहित्य से काफी परिचित हूं और व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए नियमित रूप से तकनीकों का उपयोग करता हूं। प्रकाशित शोध से मुझे जो मजबूत धारणा मिली, वह यह है कि फ़ज़ी सेटों की व्यावहारिक क्षमता अभी भी अप्रयुक्त है, मुख्य रूप से तकनीकों के दर्जनों अन्य परिवारों पर शोध के एक जलप्रलय के कारण जो प्रश्नों के पूरक सेट को हल कर सकते हैं।
डाटा साइंस / मशीन लर्निंग आदि में विचारों का भीड़ बाज़ार।
सपोर्ट वेक्टर मशीन, न्यूरल नेट, रैंडम फॉरेस्ट आदि में इतनी तेजी से प्रगति हुई है कि विशेषज्ञों, विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिकों, प्रोग्रामरों या अपने उत्पादों के उपभोक्ताओं के लिए यह सब संभव नहीं है। ब्लॉग पोस्टों की मेरी श्रृंखला में, मैं इस बात पर लंबाई में बात करता हूं कि फ़िज़ी सेट और लॉजिकल के लिए एल्गोरिदम का विकास आम तौर पर उपलब्ध सॉफ़्टवेयर से 20+ वर्ष पहले होता है, लेकिन वही संबंधित कई क्षेत्रों के बारे में कहा जा सकता है; मैं तंत्रिका जाल पर गहनता से पढ़ता हूं और दशकों पहले विकसित किए गए सार्थक तंत्रिका आर्किटेक्चर के स्कोर के बारे में सोच सकता हूं, लेकिन कभी भी व्यापक रूप से अभ्यास में नहीं लाया जा सकता है, अकेले आसानी से उपलब्ध सॉफ़्टवेयर में कोडित करें। कहा जा रहा है कि, फजी लॉजिक और सेट विचारों के इस भीड़ भरे बाजार में एक अजीब नुकसान है, मुख्य रूप से उनके मॉनिकर के कारण, जो विवादास्पद था जब लॉफ्टी ए ज़ैडे ने इसे गढ़ा था। फजी तकनीकों का बिंदु बस निरंतर तराजू पर निश्चित रूप से मूल्यवान डेटा के कुछ वर्गों को अनुमानित करना है, लेकिन "अनुमानित निरंतर-मूल्यवान तर्क" और "वर्गीकृत सेट" जैसे शब्द बिल्कुल आंख-पकड़ने वाले नहीं हैं। ज़ैध ने स्वीकार किया कि उन्होंने "फजी" शब्द का इस्तेमाल आंशिक रूप से किया था क्योंकि यह ध्यान आकर्षित करने वाला था, लेकिन पीछे मुड़कर देखने पर यह गलत तरह का ध्यान आकर्षित कर सकता है।
कैसे शब्द "फ़ज़" बैकफ़ायर
डेटा साइंटिस्ट, एनालिस्ट या प्रोग्रामर के लिए, यह एक ऐसा शब्द है जो "कूल टेक" का एक स्वर पैदा कर सकता है; एआई / डाटा माइनिंग / आदि में रुचि रखने वालों के लिए। आदि केवल अनिद्रा के रूप में यह व्यावसायिक समस्याओं को हल कर सकता है, "फजी" एक अव्यवहारिक परेशानी की तरह लगता है। कॉरपोरेट मैनेजर, मेडिकल रिसर्च में शामिल डॉक्टर, या किसी अन्य उपभोक्ता को नहीं पता, यह भरवां जानवरों की छवियों को उकसा सकता है, 70 के दशक के पुलिस शो या जॉर्ज कार्लिन के फ्रिज के बाहर कुछ। दो समूहों के बीच उद्योग में हमेशा तनाव रहा है, बाद में अक्सर कोड लिखने से पूर्व में फिर से शुरू होता है और केवल लाभ के बजाय बौद्धिक जिज्ञासा के लिए अनुसंधान करता है; जब तक पहला समूह यह नहीं समझा सकता है कि ये फ़ज़ी तकनीक लाभदायक क्यों हैं, तो पहले की चेतावनी उनके गोद लेने को रोक देगी।
अनिश्चितता प्रबंधन और फजी सेट अनुप्रयोगों के परिवार
फजी सेट तकनीक के बिंदु को दूर करना हैफ़ज़ जो पहले से ही डेटा में निहित है, अव्यवस्थित असतत मूल्यों के रूप में जो कि अनुमानित तराजू पर बेहतर ढंग से प्रतिरूपित किया जा सकता है, व्यापक भ्रांति के विपरीत कि "फ़ज़" कुछ ऐसा है जो आप में जोड़ते हैं, जैसे पिज्जा पर एक विशेष टॉपिंग। यह भेद सरल हो सकता है लेकिन इसमें विभिन्न प्रकार के संभावित अनुप्रयोगों को समाहित किया गया है, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से लेकर निर्णय सिद्धांत से लेकर नॉनलाइन सिस्टम पर नियंत्रण शामिल है। संभाव्यता ने फ़ज़ी लॉजिक को अवशोषित नहीं किया है क्योंकि क्लिफ एबी ने मुख्य रूप से सुझाव दिया था क्योंकि यह केवल व्याख्याओं का एक छोटा सा उपसमूह है जिसे फ़ज़ी मानों से जोड़ा जा सकता है। फ़ज़ी सदस्यता फ़ंक्शंस काफी सरल हैं कि वे केवल एक या अधिक निरंतर मूल्यों को निर्दिष्ट करके एक विशेष सेट के लिए कितना रिकॉर्ड करते हैं, आमतौर पर 0 से 1 के पैमाने पर (हालांकि कुछ अनुप्रयोगों के लिए मैं) ve ने पाया कि -1 से 1 अधिक उपयोगी हो सकता है)। उन संख्याओं को हम जो अर्थ प्रदान करते हैं, वह हमारे ऊपर है, क्योंकि वे हम चाहते हैं कि किसी भी चीज को इंगित कर सकते हैं, जैसे कि विश्वास की डिग्री, एक विशेष निर्णय में विश्वास, संभावना वितरण, तंत्रिका शुद्ध सक्रियण, स्केल किए गए विचरण, सहसंबंध, आदि। केवल पीडीएफ, ईडीएफ या सीडीएफ मूल्य नहीं। मैं अपने ब्लॉग श्रृंखला में और अधिक विस्तार में जाता हूंयह सीवी पोस्ट , जिसका अधिकांश हिस्सा मेरे पसंदीदा फ़ज़ी संसाधन, जॉर्ज जे। क्लिर और बो युआन के फ़ज़ी सेट्स और फ़ज़ी लॉजिक: थ्योरी एंड एप्लीकेशंस (1995) के माध्यम से काम कर रहा था। वे फजी सेटों से "अनिश्चित प्रबंधन" के पूरे कार्यक्रमों को प्राप्त करने के बारे में अधिक विस्तार से जाते हैं।
यदि फ़ज़ी लॉजिक और सेट एक उपभोक्ता उत्पाद थे, तो हम कह सकते हैं कि यह विपणन और उत्पाद के अभाव के कारण आज तक विफल रहा है, साथ ही एक ब्रांड नाम का एक विरोधाभासी विकल्प भी है। इस पर शोध करते समय, मैं एक एकल शैक्षणिक पत्रिका लेख में भाग लेने को याद नहीं कर सकता, जिसने मिंकसी और पैपर्ट के कुख्यात लेख को पेरीक्रोन पर एक तरह से इनमें से किसी भी अनुप्रयोग को हटाने का प्रयास किया। डेवलपर्स, सिद्धांतकारों, डेटा वैज्ञानिकों और उत्पादों के लिए इन दिनों समस्याओं के समान सेट पर लागू होने वाले उत्पादों के लिए इन दिनों विचारों के बाजार में बहुत प्रतिस्पर्धा है, जो कि तेजी से तकनीकी प्रगति का सकारात्मक पक्ष प्रभाव है। नकारात्मक पक्ष यह है कि यहां बहुत कम लटकने वाले फल हैं जो कि अप्रयुक्त हो रहे हैं, खासकर डेटा मॉडलिंग के क्षेत्र में जहां वे सबसे अधिक लागू होते हैं।