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📁 AI12

[인공지능/Artificial Intelligence] 상태공간과 탐색 | 맹목적 탐색 기법 | 휴리스틱 탐색 기법 상태공간과 탐색 - 탐색(search)이란 문제의 해(solution)가 될 수 있는 것들의 집합을 공간(space)으로 간주하고, 문제에 대한 최적의 해를 찾기 위해 공간을 체계적으로 찾아보는 것이다. 해(solution)는 일련의 동작으로 구성되거나 하나의 상태로 구성된다. 탐색의 예로는 선교사-식인종 강건너기 문제, 틱-택-토, 8-퍼즐 문제, 8-queen문제 등이 있다. - 상태(state)란 특정 시점에 문제의 세계가 처해있는 모습을 말한다. - 세계(world)란 문제에 포함된 대상들과 이들의 상황을 포괄적으로 지칭한다. - 상태공간(state space)이란 문제 해결 과정에서 초기 상태로부터 도달할 수 있는 모든 상태들의 집합, 또는 문제의 해가 될 가능성이 있는 모든 상태들의 집합을 말.. 2020. 10. 24.
[인공지능/Artificial Intelligence] 인공지능의 의미와 수준 구별 인공지능 지능(Intellegence) 지능이란 본능적이나 자동적으로 행동하는 대신에, 생각하고 이해하여 행동하는 능력을 말한다. 인간은 연산, 감각, 추론, 학습, 운동, 감정, 사랑, 신념, 종교, 공감 등 다양한 지능요소를 가지고 있다. 인공지능(Artificial Intelligence) 인공지능이란 말 그대로 인공적으로 만든 지능이다. 튜링 테스트(Turing Test) 튜링테스트란 간접적으로 지능의 여부, 지능의 유무를 판단하는 방법으로 지능의 조작적인 정의라고 할 수 있다. 조작적 정의란 측정할 수 있는 조건으로 어떤 속성을 기술한 것을 말한다. 인공지능의 정의 인공지능(AI)라는 용어는 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 존 매카시(John McCathy)가.. 2020. 9. 2.
[Machine Learning] 다층 퍼셉트론 (multilayer Perceptron) 다층 퍼셉트론 (multilayer Perceptron, MLP) 다층 퍼셉트론이란 여러개의 퍼셉트론을 층 구조로 구성한 신경망 모델이다. 다층 퍼셉트론은 퍼셉트론에서의 선형 분리 불가 문제, XOR 문제를 풀 가능성이 존재한다. 2개의 직선을 만들어서 f1(x) 위쪽의 값은 1, 아래쪽의 값은0, f2(x) 위쪽의 값은 1, 아래쪽의 값은 0이 되게 한다. 따라서 중간의 겹치는 부분만 1이고 나머지 부분은 0이 되게 함으로써 XOR 문제를 풀 수 있다. 또한 (1,1)인 부분만 1이기 때문에 결국 AND에 해당되는 퍼셉트론이라고도 볼 수 있다. 하지만 이 당시, 다층 퍼셉트론이 선형 분리 불가 문제에 적용될 수 있다는 것은 알았지만 가중치를 학습할 수 있는 방법을 찾을 수 없었다. 또한 활성화 함수는 .. 2020. 6. 17.
[Machine Learning] 퍼셉트론 (Perceptron) 퍼셉트론 (Perceptron) 신경망 모델의 역사를 거슬러 올라가보면, 1943년에 McClulloch & Pitts에 의한 신경세포의 계산 모델이 있다. 이들은 개구리 두뇌의 신경세포를 보고 신경세포의 수학적 특성에 대한 모델링을 시작하였는데, 이는 신경세포의 동작이 단순한 동작임을 알아내는 계기가 되었다. 이후 1957년 로젠블랏(Rosenblatt)이 학습 가능한 신경망 모델을 제안하였는데 그것이 바로 퍼셉트론이다. 퍼셉트론은 우리말로 인식, 인지라는 뜻을 가지고 있다. * x0 … xd는 들어오는 신호(입력)를 나타낸다. * w0 … wd는 가중치이며 시냅스 역할을 한다. 시냅스로 신호가 들어올 때, 강화 or 감쇄되어 들어오는데 이러한 효과를 가중치로 나타낸다. * 원하는 결과가 나오도록 "가.. 2020. 6. 15.
[Machine Learning] 신경망(neural network, artificial neural network) 신경망 (neural network, artificial neural network) 신경망이란 인간 두뇌에 대한 계산적 모델을 통해 인공지능을 구현하려는 분야이다. "두뇌에 있는 신경세포들이 연결되어 있는 네트워크 형태의 망"이며, 다수의 신경세포들을 연결해 사용한다. 이러한 연결을 참고하여 계산할 수 있는 모델을 만든 것을 신경망 이라고 한다. 다음은 신경망 이해를 위해 인간의 신경 세포에 대해 알아보겠다! 신경세포 (neuron) 신경세포 또는 뉴런은 신경계는 구성하는 세포이다. 또한 신경세포는 나트룸 통로, 칼륨 통로 등의 이온 통로를 발현하여 다른 세포와는 달리 전기적인 방법으로 신호를 전달할 수 있다. 수상돌기 (dendrite) 수상돌기는 다른 신경세포의 축색 돌기와 연결되어 전기화학적 신호.. 2020. 6. 15.
[Machine Learning] 결정트리(Decision tree) 학습 결정트리 (Decision tree) 결정트리란 트리형태로 의사결정 지식을 표현한 것이다. 결정트리는 내부 노드, 간선, 단말 노드로 이루어져 있다. 결정트리 알고리즘 결정트리 알고리즘은 모든 데이터를 포함한 하나의 노드로 구성된 트리에서 시작한다. 그리고 나서 반복적인 노드 분할 과정이 이루어 진다. i) 분할 속성(Spliting attribute)을 선택 ii) 속성 값에 따라 서브트리(subtree)를 생성 iii) 데이터를 속성 값에 따라 분배 2020. 5. 4.
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