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인공지능-베이지안네트워크를 이용한 학습과 행동 베이지안 네트워크를 이용한 학습과 행동 (Learning and Acting with Bayes Nets) 인공지능-지능형 에이전트를 중심으로 : Nils J.Nilsson 저서, 최중민. 김준태. 심광섭. 장병탁 공역, 사이텍미디어, 2000 (원서 : Artificial Intelligence : A New Synthesis 1998), Page 371~388 1. 베이지안 네트워크의 학습 1.1 알려진 네트워크 구조 결여된 데이터가 없는 경우 결여된 데이터가 있는 경우 1.2 네트워크 구조의 학습 평가 척도 네트워크 공간의 탐색 2. 확률 추론과 행동 2.1 일반 설정 2.2 확장된 예제 2.3 예제의 일반화 3. 참고문헌 및 토론 1. 베이지안 네트워크의 학습 베이지안 네트워크 (Bayes net.. 2012. 5. 30.
신경망(Neural Network) 신경망은 생명체의 신경조직에서 착안하여 모델화한 정보처리 시스템으로서 단순한 소자들의 병렬, 분산 연결구조를 가지고 있으며, 외부로부터 받아들이는 입력에 대하여 동적반응을 일으킴으로써 필요한 출력을 생성시킨다. 즉 생명체의 특수한 정보처리 기능을 부분적이나마 모방하고자 하는 의도에서 신경망이 개발되었다.... definition term history model site lab book demo paper 사람이 너무 쉽게하는 일을 컴퓨터가 못하는 것이 너무 많다. 예를들면 글씨를 읽는다거나, 사람을 알아본다거나, 남의 이야기를 듣는 일 같은 것이다. 그 원인은 현 컴퓨터의 원리에 있다. 즉 Von Neuman 식의 순차 (sequential) 연산에 국한됨으로써 오는 기능상의 한계 때문에 그것을 구현하.. 2012. 5. 30.
결정트리(Decision Tree) Decision Tree 결정트리 (Decision Tree) 는 흥미있는 아이템을 분류하거나 평가하기 위한 절차를 그래픽으로 표현한 것이다. 예를들면, 환자의 증상이 주어졌을 때, 가능성 있는 진단명을 결정하고 치료 방법을 추천하기 위해 사용될 수 있다. 즉 축적해 놓은 자료로부터 환자의 증상에서 간염이라는 진단을 얻고 그래서 사망할 가능성을 예상하기 위해 decision tree 를 사용할 수 있다. 그것은 class 를 나타내는 문자나 수치로 해당 영역의 요소에 해당 범위의 요소를 매핑하여 기능을 표현한다. tree 의 내부 node 에서, 소수의 가능한 출력을 내는 하나의 테스트를 찾는다. 각 테스트의 결과에 따라 나누어서, 알고자하는 아이템과 같은 class 문자나 수치를 포함하는 잎 (leaf.. 2012. 5. 30.
기계학습의 파라다임(bias, 귀납편향) 2 결정 트리를 이용한 분류 기법 분류 기법은 데이터 마이닝에서 가장 많이 쓰이는 기법 중의 하나로써 과거에 있던 데이터베이스로부터 클래스의 속성이 미리 알려진 트레이닝 셋을 분석해서 각 클래스에 대한 정확한 표현이나, 모델을 개발해서 미래를 예측하는 것에 목적이 있다. 결정 트리에 기반한 분류기는 다른 분류 기법과 비교해 볼 때 상대적으로 빠르고 간단하며 이해하기 쉬운 분류 규칙으로 전환이 쉽다는 장점을 가진다. 결정 트리는 내부노드와 리프노드, 가지(branch)로 이루어진 구조를 가지고 있다. 내부노드는 데이터 속성에 대한 테스트를 나타내고 노드와 노드 사이의 테스트에 대해 속성이 가질 수 있는 값들을 가리킨다. 리프노드는 최종적으로 각 레코드가 분류되는 클래스를 나타낸다. 데 이터 마이닝에서는 데.. 2012. 5. 30.

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