Peminat soft computing : jaringan neural artifisial ( jaringan sel saraf tiruan), logika samar (fuzzy logic), ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system) serta penerapannya dalam model iklim dan prediksi banjir. Silahkan diskusikan di sini.

Saya pernah membuat software mainan, yang dapat dikatakan sebagai artificial intellegence. Yaitu berupa permainan terkenal kita waktu kecil "TIGA JADI".
Permainan ini antara "Anda" dengan program yang saya namai "Paijo".
Sudah saya set sehingga anda tidak mungkin akan menang, minimal draw.
Kecerdasan semu saya pasangkan pada "Paijo" berupa respon terhadap semua kemungkinan, cukup banyak waktu itu, ratusan kemungkinan mendekati seribu.

@ksatriabajuhitam
Saya tidak menggunakan minimax, waktu itu hanya menukar posisi-posisi dengan koordinat. Lalu kumpulan koordinat yang mungkin diklasifikasikan, saya buat koordinat yang meresponnya, lalu diterjemahkan dalam posisi bagi paijo.

Silahkan diskusikan di sini.

Ini maksud Pak The Houw Liong anu kan, agar yang berminat ..... suka ikut diskusi di websitenya, dan bukan membicarakannya di forum ini.

Misalnya kita tulis
(1,1),(1,2),(1,3) baris pertama
(2,1),(2,2),(2,3) baris kedua
(3,1),(3,2),(3,3) baris ketiga

Lalu kita melangkah pada (3,2) misalnya, maka telah saya set Paijo melangkah secara random pada posisi yang lain yang paling memungkinkan membentuk baris, kolom, atau diagonal, begitu seterusnya.

Minimax mengambil dari teori game berupa decision table, biasanya ini dipelajari pada kuliah teknologi informasi sebelum melangkah membuat code.

Maaf,, punten..
mau nanya,,
Sistem Pakar sama JST masuk ke Soft Computing gak?
terus apa bedanya yah?
Makasih atas sharing ilmunya

Berarti kalo saya tangkap, JST itu pintarnya, dia belajar sendiri.. kalo Sistem Pakar, dia harus kita tanamkan pengetahuan kita saja yah.. Betul ya Pak?

Kira-kira kalau contohnya penerapan Sistem Pakar dan JST di kehidupan sehari-hari, itu apa yah pak?

Terima Kasih yah atas jawabannya ..

hmm,, saya masih kurang mengerti tentang sistem pakar yang belajar sendiri, misal contoh studi kasusnya berupa pengklasifikasian Penyakit Tenggorokan, bagian mana yang kira-kira menuntut / membuat sistem pakar tersebut belajar sendiri, karena dari jurnal-jurnal yang saya lihat, biasanya dia hanya sekedar menginputkan ciri (dengan menjawab pertanyaan ya/tidak) kemudian dari hal tersebut disimpulkan termasuk klasifikasi apa.. begitu ..

terus,, kalo pake JST untuk kasus tersebut bisa juga gak y?

terus,, kalo pake JST untuk kasus tersebut bisa juga gak y?

Maaf, saya tidak bisa membantu banyak untuk pembahasan inteligent system dalam sistem pakar, karena saya tidak terlalu banyak mendalami tentang sistem pakar. Classification sangat bisa dilakukan oleh JST, sejauh yang saya pelajari, metode klasifikasi yang di implementasikan tergantung dari pola input yang ada, jika data berupa linearly separable, anda bisa menggunakan metode sederhana seperti perceptron, backpropagation atau hebbian dll. Namun jika data merupakan unlinearly separable atau data space terlalu acak, anda bisa menggunakan algoritma-algoritma yang memang didesain untuk permasalahan seperti ini, seperti SVM (Support Vector Machine).

Yang sering saya lihat dalam penerapan backpropagation untuk klasifikasi, biasanya mereka menggunakan FNN (Fuzzy Neural Network), yang merupakan gabungan dari Fuzzy Logic Algorithm (untuk representasi data) dan Backpropagation itu sendiri.