Algorytm, który potrafi określić przykładowo czy dana liczba jest mała czy duża

Na studiach na przedmiocie sztuczna inteligencja miałem przykład użycia sieci neuronowych w takim przykładzie, że chcemy okreslić czy jakaś liczba jest mała średnia czu duża no w tradycynym algorytmie byśmy dali taką instrukcje

if (liczba <= 10) liczba jest mała
if (liczba > 10 and liczba <= 30) liczba jest średnia
if (liczba > 30 ) liczba jest duża

Na tym przedmiocie miałem taki przykład, że np. jak byśmy nadali tej liczbie wartość 11 to on by ją klasyfikował jako liczbe małą bo ona jest tylko o 1 większa od liczby 10, ja mam problem w tym, że nie wiem jak ten proces zapisać w języku programowania.

zamień 10 na 11

Po pierwsze sieci neuronowe nie mają z tym za bardzo nic wspólnego. Można co prawda użyć ich jako klasyfikatora, tj. sieć z 3 wyjściami, ale to jest raczej bez sensu -> nie do takiego problemu...
Po drugie tutaj lepszym rozwiązaniem byłoby zmierzenie odchylenia standardowego liczb i porównanie danej liczby do odchylenia => np. jeśli liczba > 3xodchylenie to znaczy, że jest bardzo duża, gdy liczba>2xodchylenie tzn. że jest duża, gdy liczba > odchylenie tzn. że jest średnia, gdy liczba < 0.5*odchylenie tzn. że jest mała. Jeśli rozkład jest normalny to 99% liczb będzie < 3xodchylenie

Po trzecie jeśli to ma być "sztuczna inteligencja" to zainteresuj się tematem logiki rozmytej.

1. Mi to też akurat wygląda na klasyczny przykład dla logiki rozmytej, tak jak napisał @BeBetter
2. @tomi0001 twój post jest zupełnie nieczytelny i nie wiadomo o co w nim chodzi. O to że klasyfikacja siecia neuronową może być niedokładna? No może, jak masz za mało przypadków uczących albo będą słabe, to sieć nie nauczy się "w pełni" i nie będzie miała własności generalizacji. Ale próba algorytmicznego zapisania sposobu w jaki sieć klasyfikuje jest bez sensu. Główna wada sieci neuronowych to własnie to, że są zupełnie nieczytelne dla człowieka i dla większych sieci w zasadzie nie da sie stwierdzić za bardzo "jak" działają. Jak chcesz mieć takie ładne wyniki, czytelne dla człowieka to się używa inferencji drzew decyzyjnych albo reguł.

Kolega powiedział mi wiele lat temu, chyba to był cytat, że mądry to był ten, kto na to wpadł, odkrył, czy mu się przyśniło (struktura sieci neuronowej), a reszta tylko eksploatuje ten temat bez końca. Miałem problem ze zrobieniem sieci BAM. Zwiększysz dokładność do nieskończoność plus 1 i już się robi logika nieskończoność minus jeden wartościowa. Na razie mam komputer na którym najprościej jest zrobić

Infinity = MaxInt