Lógica Difusa

Se refiere a una técnica dentro de la inteligencia artificial que permite razonar y resolver problemas en situaciones donde la información es imprecisa, incierta o ambigua, utilizando grados de verdad en lugar de valores binarios absolutos.

Basada en la teoría propuesta por Lotfi Zadeh en 1965, esta metodología emplea conjuntos difusos para modelar representaciones flexibles y matizadas, permitiendo trabajar con conceptos como "alto", "bajo" o "mediano" en lugar de valores exactos.

En machine learning, se aplica para diseñar sistemas capaces de tomar decisiones humanas, combinando múltiples variables y gestionando su nivel de incertidumbre.

Es especialmente útil en áreas como la automatización, control difuso, sistemas expertos y aplicaciones donde es necesario adaptar las respuestas según condiciones dinámicas.

Su fortaleza radica en capturar la subjetividad humana, logrando estructuras más reales y efectivas frente a problemas complejos y no lineales.