Почему нечеткая логика считается эффективным инструментом в машинном обучении?

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. blog.rt.ru То есть частично имитировать человеческое мышление. blog.rt.ru

Некоторые другие преимущества использования нечёткой логики в машинном обучении:

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