Tavsiye, 2024

Editörün Seçimi

Yumuşak Hesaplama ve Sert Hesaplama Arasındaki Fark

Yumuşak hesaplama ve zor hesaplama, zor hesaplamanın geleneksel metodoloji olduğu doğruluk, kesinlik ve esneklik ilkelerine dayandığı hesaplama yöntemleridir. Tersine, yumuşak hesaplama, yaklaşım, belirsizlik ve esneklik fikrine dayanan modern bir yaklaşımdır.

Yumuşak bilişimi ve zor bilişimi anlamadan önce anlamamız gerekir, bilişim nedir? Bilgisayar teknolojisi açısından hesaplama, belirli bir işi bir bilgisayar ya da bilgisayar cihazı yardımıyla gerçekleştirme işlemidir. Hesaplamanın kesin bir çözüm sağlaması, doğru ve net kontrol eylemleri sağlaması, matematiksel olarak çözülebilecek sorunların çözümünü kolaylaştırması gibi bazı özellikleri vardır.

Geleneksel hesaplama yöntemi, zor hesaplama, gerçek dünyadaki problemleri çözmek için kullanılabilmesine rağmen, matematiksel problemler için uygundur, ancak bununla ilgili en büyük önem, büyük miktarda hesaplama süresi ve maliyetini tüketmesidir. Bu nedenle, yumuşak bilişimin gerçek dünyadaki problemleri çözmek için daha iyi bir alternatif olmasının nedeni budur.

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma için temel
Yumuşak bilgi işlemSert bilgi işlem
Temel
Doğruluk, belirsizlik, kısmi gerçek ve yaklaşıma toleranslıdır.Kesin olarak belirtilen analitik modeli kullanır.
Dayalı
Bulanık mantık ve olasılıksal akıl yürütmeİkili mantık ve net sistem
Özellikler
Yaklaşım ve eğilimHassasiyet ve kategoriklik
DoğaStokastikdeterministik
Üzerinde çalışıyorBelirsiz ve gürültülü veriTam giriş verileri
HesaplamaParalel hesaplamalar yapabilirArdışık
SonuçYaklaşıkKesin sonuç üretir.

Yumuşak hesaplamanın tanımı

Yumuşak hesaplama, belirsiz, kesin olmayan ve bir problemin yaklaşık çözümlerini içeren doğrusal olmayan problemleri çözmek için geliştirilmiş bir hesaplama modelidir. Bu tür problemler, insan benzeri zekanın çözülmesi gereken gerçek hayat problemleri olarak kabul edilir. Yumuşak hesaplama terimi, Dr Lotfi Zadeh tarafından yazılmıştır, ona göre, yumuşak hesaplama, insan aklını akla taklit eden ve belirsizlik ve izlenim ortamında öğrenen bir yaklaşımdır.

İki element uyarlanabilirliği ve bilgisi ile yaratılmıştır ve bulanık mantık, sinir ağları, genetik algoritma, vb. Gibi araçlara sahiptir. Yumuşak hesaplama modeli, zor hesaplama modeli olarak bilinen öncül modelden farklıdır çünkü problem çözmenin matematiksel modeli üzerinde çalışmaz.

Şimdi, yumuşak hesaplama metodolojilerinin bazılarını örneklerle tartışalım.

1. Bulanık mantık, zor matematiksel formüllere dönüştürülemeyen karar verme ve kontrol sistemi problemleriyle ilgilenir. Bu temelde girdileri çıkışlara mantıksal olarak doğrusal olmayan bir biçimde, insanların yaptığı gibi eşler. Bulanık mantık otomobil alt sistemlerinde, klimalarda, kameralarda vb. Kullanılır.

2. Yapay sinir ağları sınıflandırma, veri madenciliği ve tahmin işlemlerini gerçekleştirir ve gürültülü girdi verilerini gruplara ayırarak veya beklenen bir çıktıya eşleyerek kolayca yönetir. Örneğin, görüntü ve karakter tanımada, kalıpların veri setlerinden öğrenildiği iş tahmininde ve bu kalıpları tanımak için bir model yaratılmasında kullanılır.

3. Optimizasyonu çözmek için genetik algoritmalar ve evrimsel teknikler kullanılır ve optimal bir çözümün tanınabileceği ancak önceden tanımlanmış doğru cevap sağlanamadığı durumlarda ilgili problemleri tasarlar. Sezgisel arama tekniklerini kullanan genetik algoritmanın gerçek yaşam uygulamaları robotik, otomotiv tasarımı, optimize edilmiş telekomünikasyon yönlendirmesi, biyomimetik buluş ve benzeridir.

Sert hesaplamanın tanımı

Sert hesaplama, hesaplamada doğru bir şekilde belirtilen analitik modele ihtiyaç duyan geleneksel yaklaşımdır. Ayrıca, yumuşak bilişimden önce Dr Lotfi Zadeh tarafından önerildi. Sert bilgi işlem yaklaşımı garantili, deterministik, doğru bir sonuç üretir ve matematiksel bir model veya algoritma kullanarak belirli kontrol eylemlerini tanımlar. Tam olarak kesin girdi verisi gerektiren ikili ve net mantık ile ilgilenir. Bununla birlikte, zor hesaplama, davranışı son derece kesin olmayan ve bilginin tutarlı bir şekilde değiştiği gerçek dünya sorunlarını çözme yeteneğine sahip değildir.

Bugün yağmur yağacak mı yoksa yağacak mı bulmamız gerekirse bir örnek alalım mı? Cevap evet ya da hayır olabilir, bu iki olası belirleyici şekilde soruyu cevaplayabiliriz ya da başka bir deyişle cevabın net ya da ikili bir çözüm içerdiği anlamına gelir.

Soft computing ve Hard computing arasındaki anahtar farklar

  1. Yumuşak bilgi işlem modeli kesinliğe toleranslı, kısmi gerçek, yaklaşık değerlerdir. Öte yandan, zor hesaplama yukarıda belirtilen ilkeler üzerinde çalışmıyor; çok kesin ve kesin.
  2. Yumuşak bilgi işlem bulanık mantık ve olasılıksal akıl yürütmeyi kullanır, zor bilgi işlem ikili ya da net sistemlere dayanır.
  3. Sert bilgi işlem hassasiyet ve kategoriklik gibi özelliklere sahiptir. Karşıt olarak, yaklaşım ve eğilim, yumuşak hesaplamanın özellikleridir.
  4. Yumuşak bilgi işlem yaklaşımı, doğada olasılıklıdır; zor bilgi işlem ise belirleyicidir.
  5. Yumuşak bilgi işlem, gürültülü ve belirsiz veriler üzerinde kolayca kullanılabilir. Buna karşılık, zor bilgi işlem yalnızca kesin girdi verileri üzerinde çalışabilir.
  6. Paralel hesaplamalar, yumuşak hesaplamada yapılabilir. Aksine, zor hesaplamalarda veriler üzerinde ardışık hesaplama yapılır.
  7. Yumuşak bilgi işlem yaklaşık sonuçlar üretirken sert bilgi işlem kesin sonuçlar doğurabilir.

Sonuç

Konvansiyonel hesaplama yaklaşımı zor hesaplama, belirleyici bir problemi çözme konusunda etkilidir, ancak problem boyut ve karmaşıklıkta büyüdükçe, tasarım arama alanı da artar. Bu, belirsiz ve kesin olmayan bir problemi zor bilişim ile çözmeyi zorlaştırdı. Böylece, yumuşak hesaplama, hızlı hesaplama, düşük maliyet, önceden tanımlanmış yazılımın ortadan kaldırılması, vb. Gibi birçok avantaj sağlayan zorlu hesaplamaların çözümü olarak ortaya çıkmıştır.

Top