Sistemet Eksperte

Bazohen ne njohurite dhe rregullat e eksperteve te ruajtura ne nje baze te njohurive dhe perdorin rregulla IF-THEN.

Sistemet Fuzzy

Perdorin logjike graduale dhe mund te punojne me vlera te pjesshme ne vend te vetem True ose False.

Dallimi mes Sistemeve Eksperte dhe Sistemeve Fuzzy

Te parat zakonisht bazohen ne rregulla dhe vendime diskrete, ndersa te dytat lejojne shkalle te ndryshme te perkatesise dhe pasigurise.

Baza e njohurive

Ruan njohurite dhe rregullat qe sistemi perdor per te marre vendime.

Rregullat IF-THEN

Rregulla te formes Nese ndodh nje kusht, Atehere kryhet ose konkludohet nje veprim.

Vendimet binare

Vendime qe kane vetem dy gjendje, si True/False ose Po/Jo.

Vendimet graduale

Vendime qe mund te marrin shkalle te ndryshme, p.sh. 20%, 50% ose 90%.

Membership

Tregon shkallen se sa nje vlere i perket nje bashkesie, zakonisht me vlere nga 0 deri ne 1.

Avantazhi i Fuzzy Logic

Mundeson modelimin e pasigurise dhe vendimeve qe jane me afer menyres njerezore te te menduarit.

Support Vector Machine (SVM)

Algoritem i Machine Learning qe perdoret per klasifikim dhe regresion, por kryesisht per klasifikim.

Qellimi kryesor i SVM

Te gjeje nje vije ose hyperplane ndarese optimale qe ndan klasat me margjinen me te madhe.

Margjina ne SVM

Distance midis vijes ndarese dhe mostrave me te aferta te klasave.

Hyperplane

Kufi vendimmarres qe perdoret per ndarjen e klasave.

Support Vectors

Mostrat me te aferta me kufirin ndarese dhe qe ndikojne direkt ne percaktimin e tij.

Klasifikimi me SVM

Mostrat ndahen ne klasa duke perdorur nje kufi optimal me margjine sa me te madhe.

Regresioni me SVM

Mund te perdoret edhe per parashikimin e vlerave numerike, jo vetem per ndarjen e klasave.