Soft Computing se compone de algoritmos que pueden tolerar un cierto nivel de error e imprecisión. A veces es casi imposible determinar la respuesta correcta, pero es muy fácil determinar una respuesta que sea 99.99% correcta. Tales ejemplos son abundantes en la informática.
Los componentes de Soft Computing como Machine Learning, Evolutionary Computing, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, etc. se están utilizando activamente para resolver muchos problemas de cálculo. Estas son las tendencias tecnológicas en el mercado actual. Se utilizan para resolver muchos problemas de toma de decisiones de la vida real en situaciones ambiguas. Su objetivo es imitar las capacidades humanas.
Una de las aplicaciones más grandes de estas tecnologías se puede ver en bioinformática. Algunas otras áreas en las que se utiliza dicha tecnología son el reconocimiento de escritura a mano, el procesamiento de imágenes, la compresión de datos, el sistema de soporte de decisiones y la lógica neurofuzzy. También se utiliza para hacer un montón de predicciones basadas en datos.
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