Soft computing: differenze tra le versioni
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Le tecniche di '''soft computing''' si prefiggono di valutare, decidere, controllare e calcolare in un ambito impreciso e vago emulando e utilizzando la capacità degli esseri umani di eseguire le suddette attività sulla base della loro esperienza. Il ''soft computing'' si avvale delle caratteristiche delle sue tre principali branche:
* la possibilità di modellare e di controllare sistemi incerti e complessi, nonché di rappresentare la conoscenza in maniera efficiente attraverso le descrizioni linguistiche tipiche della teoria degli '''[[insiemi fuzzy]]''';
* la capacità
* la capacità di apprendere complesse relazioni funzionali delle [[reti neurali]], ispirate a quelle proprie dei tessuti cerebrali.
Secondo [[Lotfi Zadeh]], "''una tendenza di visibilità crescente è costituita
Secondo [[Kohonen]], peraltro, può sostenersi che: "''soft computing, real-world computing ecc. sono denominazioni comuni per certe forme di elaborazione naturale di informazione che hanno la loro origine in biologia. La logica fuzzy e probabilistica, le reti neurali, gli algoritmi genetici ecc.,
Pertanto, le tre tecniche citate, che dovrebbero essere complementari, e non competitive rispetto a quelle tradizionali, costituiscono il nucleo centrale del calcolo soft, e un modo nuovo di affrontare la questione
In estrema sintesi, paragonando il calcolo classico a quello soft, ne risulta lo schema delineato di seguito:
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Infine, le metodologie costitutive del calcolo soft sono accomunate anche da
{{Apprendimento automatico}}
▲Infine, le metodologie costitutive del calcolo soft sono accomunate anche da un’ulteriore caratteristica, e precisamente la dipendenza dalla disponibilità di potenze di calcolo considerevoli: tutte, infatti, presuppongono uno sforzo computazionale rilevante, che soltanto i moderni calcolatori elettronici hanno reso possibile sostenere in tempi non proibitivi.
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