Development/인공지능8 RNN, 강화학습 RNN(Recurrent Neural Network) CNN이 이미지 데이터에 특화된 신경망이라면 RNN(순환 신경망)은 시계열 데이터(시간 순서로 나열된 데이터(time-series data))에 특화된 신경망이다. 시계열 데이터의 예시로는 동영상이나, 음성신호, 주식과 같은 연속적인 데이터가 있을 수 있다. 얘도 신경망(NN)이기 때문에 입력층, 은닉층, 출력층의 3단계의 레이어로 이루어져있는데 조금 다른 점은 입력을 받아 은닉층을 거쳐 출력을 만들고, 이 출력을 다시 입력으로 받는 순환 형태로 이루어져 있다. 왜 그런 형태냐면, 예로 들자면 오늘의 나의 행동이 내일의 나에게 영향을 주듯이 이전 데이터가 다음 데이터에 영향을 준다. 그렇기 때문에 다시 입력으로 이전 데이터의 출력 값을 받는다. 그래서.. 2021. 9. 7. 기계학습, 인공지능, 딥러닝 1. AI vs ML AI(Artificial Intelligenece) : a computer program to imitate a part of human intelligenece such as recognition, learning, etc. -> 인간의 지능 일부를 모방하는 컴퓨터 프로그램 ML(Machine Learning) : a part of AI to solve a specific problem given training data. -> AI의 한 부분으로, 특정 문제를 해결하기 위한 AI는 학습 데이터가 필요 없지만, ML은 특정 문제를 해결하기 위해 학습 데이터가 필요. 학습 데이터를 통해 문제를 해결 == 기계학습 범주는 ML < AI 다! ML에는 딥러닝, NN(뉴런 네트워크), S.. 2021. 9. 7. 퍼지이론(Fuzzy Theory) - 퍼지집합, 퍼지관계, 역퍼지, 최소최대연산 컴퓨터를 인간에 가깝게 하는 것은 어려움. y? 컴퓨터는 수치 및 기호처리 -> 모호하지 않게 작업 처리. 인간은 행동, 표현 등과 같이 모호한 정보 처리를 함.(애매한 정보)이런 모호한 정보를 처리하는 이론 == 퍼지이론(Fuzzy Theory).Crisp 논리(0/1을 명제 값으로 갖는) || Fuzzy 논리(0~1사이의 실수를 명제 값으로 갖는) 불확실하고 모호한 정보를 다룰 때 -> 퍼지이론 이용 !! 불확실한 것(=명확한) : 명확하지만, 사건 발생 전에는 결과를 예측할 수 없음. 후에는 예측 가능 모호한 것(=명확하지X) : 결과에 대해 여러 의견이 존재할 수 있는 것퍼지 집합(Fuzzy Set) : Zadeh가 고안. 고전적인 집합의 확장된 개념으로 각 원소는 그 집합에 속하는 정도(소속도).. 2020. 4. 29. 불확실성 - 비단조추론, 부재추론, 추정법, 폐세계가정, 사실유지시스템, Bayes의 정리 현실 세계는 매우 복잡하고 예측이 어려움. 비논리적인 세계로 상호 모순적인 상황들이 펼쳐짐.그러나 과학, 공학은 현실세계를 단순화하고 규칙성을 부여하여 표현함! 단순화된 모델과 정형화된 기법으로 표현하는데엔 한계가 존재함. (시스템 내외부에 존재하는 불확실성에 대처할 필요가 있음!)불확실하고, 상호 모순적인 정보를 지식 베이스에 저장하여 일관성을 유지시켜야 함!불확실성을 정량화하기 위해 확률을 이용. -> 여전히 인간의 불확실성에 대한 대처 능력과는 비교 불가능함. * 불확실성 요인- 데이터의 불확실성 : 여러 요인에 의한 오차가 포함된 불완전한 데이터 - 지식의 불확실성 : 지식은 모호하고, 휴리스틱한 절차에 의해 입수됨. (경험적인 절차에 의해) 동일한 전문 영역의 지식도 불일치 존재. 사람이 하는 .. 2020. 4. 29. 지식표현 - 논리, 의미망, 프레임, 규칙 - 지식은 인공지능에서의 핵심!- 지식표현 연구는 지식을 체계적으로 조직, 저장, 효율적으로 이용하도록 하는 방법의 연구- 문제 영역이나 문제해결의 효율성을 위해 -> 적절한 지식 표현 방법을 선택해야 함.**지식 표현의 종류1. 논리 2. 의미망 3. 프레임 4. 규칙 5.객체지향 표현기법 1. 논리(logic)- 수학, 논리학에서 사용되는 명제논리(~는 ~다) or 서술논리(wff) 사용. //wff(well-formed formular:정형공식)- 장점 : 수학적인 근거를 바탕으로 논리개념을 자연스럽게 표현. 지식의 정형화 영역에 적합. (증명/규칙적이게) 지식의 첨가, 삭제가 용이하고 단순- 단점 : 절차적, 결정적 표현이 어렵. (A야 B해라!) //~는 어떻다. 이런건 잘하지만, 명령은 못해... 2020. 4. 22. 탐색 - 게임트리 탐색, 제약 조건 문제 / 탐색기법의 활용 게임을 위한 탐색- 다수가 상호 배타적인 환경에서 승리하기 위한 경로를 탐색하는 것.- 승리하기 위해선 한 수가 아닌 n 수 앞을 봐야 함! -> 이를 통해 현재 상태의 선택을 결정- 휴리스틱한 기준에 의한 추정치만을 제공1. 말패게임(last-on-loses) //31게임 같은거- 임의의 수의 칩에서 시작하여 1~3개의 칩을 냄. 마지막 칩을 들어낸 사람이 승자.- 4개의 칩인 경우, 탐색트리 - 4k+1개의 칩이 남아있게 되면 이김.- 평가함수 : - 평가함수를 사용한 말패게임 // n = 1, 2, 3 2. 최소최대 탐색법- 최소화자와 최대화자로 구성되어 있다고 가정하고 탐색해 나가는 저략.- 몇 수 앞을 내다보느냐가 탐색의 양을 결정. //탐색의 은 휴리스틱 기법을 이용하여 조절- 최소최대법을 사.. 2020. 3. 27. 이전 1 2 다음
