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규칙 기반 모델은 설정한 규칙에 맞게 입력 데이터를 자동으로 분석하는 추론 엔진이나 규칙 설정을 외부 저장 장치 등에 쌓는 지식 기반 모델에 이용합니다.

 

01. 규칙 기반 모델

사람이 하는 판단을 기계에게 맡기는 규칙 기반 모델을 설명합니다.

 

조건 분기 프로그램과 규칙 기반 시스템

규칙(조건 설정)을 사용해 조건 분기 프로그램을 실행하는 시스템을 규칙 기반 시스템이라고 합니다.

 

규칙 설계와 문제의 공식화

조건 분기의 기반이 되는 규칙은 사람이 미리 결정해두어야 합니다.

사람이 정답을 모르는 미지의 문제는 규칙 기반으로 대응할 수 없으므로 규칙을 설정할 때는 순서와 우선순위에 주의를 기울여야 합니다.

 

순서가 중요한 예: 온도에 따라 에어컨 바람 조절하기 

 

우선 순위가 중요한 예: 사용자 정보 비교 

보험 등 

 

의사 결정 트리의 구축

규칙을 바탕으로 그린 순서도로 구축한 이진 트리를 의사 결정트리 라고도 합니다.

 

02. 지식 기반 모델 

규칙 기반 모델을 이용해 규칙을 변경하는 지식 기반 모델을 설명합니다.

 

규칙이 늘거나 변하는 경우

사람도 검색할 수 있는 지식 기반 시스템

 

03. 전문가 시스템

전문가 시스템은 규칙 기반 모델을 이용하는 추론 엔진에 기반을 둠

전문가 시스템

 

추론 엔진의 종류와 기법

전문가 시스템이 규칙을 사용해 결과를 추론하는 프로그램을 추론 엔진이라고 합니다.

 

04. 추천 엔진

전문가 시스템의 하나로 쇼핑몰 사이트 등의 평가 시스템으로 이용하는 추촌 엔진을 설명합니다.

 

추천 엔진의 개념

 

콘텐츠 내용을 분석하는 추천 엔진

협업 필터링을 이용하는 추천 엔진

 

 

 

 

출처 : 처음 배우는 인공지능

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01. 인공지능이란

인공지능: 사람처럼 행동하도록 만들어진 장치(또는 소프터웨어)

 

02. 인공지능의 여명기

튜닝테스트 - 기계인지 사람(생각하는 존재)인지를 판단하는 시험 

 

인공지능 용어는 1956년 열렸던 다트머스 회의에서 처음 언급되었다.

 

신경망 nerual Network

 

시냅스 가소성: 시냅스를 Synapic Plasticity은 시냅스를 통해 신경 전달 물질을 많이 전달하면 관계가 

강화되고 , 적게 전달하면 관계가 악화하는 현상입니다.

 

튜링 테스트와 인공지능

센서는 현재 시점에서 측정한 고도나 기상 상황(프로그램의 성능 측정과 동일) 등은 정확히 판단합니다.

 

튜링은 사람을 대신하는 기계의 답변이 지능을 갖고 사람의 답변과 구별되지 않는 시대가 올것 이로 생각하빈다.

 

튜링 테스트 

튜링 테스트는 기계인지 사람(생각하는 존재)인지를 판별하는 시험입니다.

 

03. 인공지능의 발전 흐름

1960~ 1980:  전문가 시스템과 1차 인공지능 붐

전문가 시스템은 전문가 실행하는 조건 판단을 프로그램화해 문제를 처리하는 시스템으로 유명한 점눈가 시스템으로는 

Dendral이 있습니다.

Dendral :인공지능 프로젝트

 

1980~ 2000년: 2차 인공지능 붐과 신경망의 암흑기

퍼셉트론의 다층화 

오차역전파법

 

2000~ 2010년: 통계 기반 머신러닝과 분산 처리 기술의 발전

 

통계 기반 머신러닝의 연구와 발전:

분류 

예측

머신러닝으로 처리 할 수 있는 데이터로 변환해 특징량 feature 추출

 

 

분산 처리 기술의 발전

 

분산 처리 기술과 신경망 연구의 결합

 

2010 년 이후 : 심층 신경망 기반 이미지 인식 성능 향상과 3차 인공지능 붐

 

다양하게 활용하는 인공지능 연구

자동차 업계 : 자율주행 기술

광고 업계 : 추천 시스템

비지니스 인텔리전스 도구 

챗봇

의료지원

로봇 산업

 

인공지능의 미래 - '의식'을 지닌 인공지능

 

빅데이터와 디지털 클론

기술적 특이점과 인공지능의 윤리적 관점

 

 

 

 

 

 

 

출처 : 처음 배우는 인공지능

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