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Lotfi Zadeh

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Lotfi Zadeh Artikel

Lotfi Zadeh (* 4.02, 1921 in Baku, Aserbaidschan) gilt als Erfinder der Fuzzy Logik und der damit zusammenhängenden Fuzzy Mengen.

Buch-Tipp: Computing with Words in Information/Intelligent Systems, Vol.2, Applications: v. 2 (Studies in Fuzziness and Soft Computing) Eine Beschreibung zum Buch "Computing with Words in Information/Intelligent Systems, Vol. 2, Applications: v. 2 (Studies in Fuzziness and Soft Computing)" finden Sie auf der Seite des Buchhändlers. Um dorthin zu gelangen klicken Sie bitte auf den Link oberhalb von diesem Text. Sie werden automatisch zu diesem Buchtitel weiter geleitet....

Biographie

Als Zadeh zehn Jahre alt war, zog die Familie nach Iran, wo Zadeh auch studierte und 1942 an der Universität von Teheran den Abschluss in Elektrotechnik machte. Während des 2. Weltkriegs zog er in die Vereinigte Staaten Amerika und studierte am MIT (Abschluss: Master's Degreee) und machte an der Universität von Columbia seinen Doktor. Seit 1959 lehrte er an der Universität von Kalifornien in Berkeley bis zur Pensionierung in dem Jahr 1991.===Werk=== Zadeh begann seine Forschung auf dem Gebiet der Systemtheorie. 1965 stellte er in einer Arbeit erstmals das Konzept der Fuzzy Logik – der unscharfen Logik – dar. Die Idee dahinter ist, ein System mathematisch so zu beschreiben, dass es einer linguistischen Beschreibung eines Menschen ähnelt. Diese Idee erwies sich als sehr fruchtbar und erlebte in den letzten beiden Jahrzehnten des 20. Jahrhunderts einen regelrechten Hype. Außerdem forschte er auf dem Gebiet der Neuronalen Netze, Expertensysteme, Kontrolltheorie und Künstlichen Intelligenz.

Er prägte den Begriff des Soft Computing , das in dem Wesentlichen die vorher genannten Begriffe umfasst. Beim Soft Computing wird auf eine exakte Analyse eines Systems zugunsten einer qualitativen und vor allem interpretierbaren Beschreibung verzichtet. Kritiker meinen allerdings, dass man mit diesen Black-Box -Modellen ein Systemverhalten bestenfalls beschreiben, aber niemals erklären kann.

Buch-Tipp: Feature Extraction. Foundations and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing) Well done compendium with latest state of the art methods The book of Guyon et al is based on a machine learning feature analysis contest from NIPS 2003. The title is a bit missleading because its indeed Feature Selection and not Extraction. The book presents a large number of approaches to deal with the problem of feature selection for large high...

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