Нечёткая логика считается эффективным инструментом в машинном обучении, потому что она позволяет эффективно работать с большим количеством переменных, неопределённостью, размытыми данными и сложными сценариями в реальном мире. 3 То есть частично имитировать человеческое мышление. 3

Некоторые другие преимущества использования нечёткой логики в машинном обучении:

• Динамическое группирование информации по категориям. 1 Это повышает производительность за счёт снижения восприимчивости к шуму и экстремальным значениям. 1
• Учёт многозначности и контекста. 3 Например, в переводчиках нечёткая логика позволяет учитывать все варианты фраз и выражений, их многозначность и контекст, чтобы предлагать более точный перевод. 3
• Возможность формулировать запросы на естественном языке. 2 Например, «Вывести список недорогих предложений о съёме жилья близко к центру города», что невозможно при использовании стандартного механизма запросов. 2