전체 글37 퍼지추론 퍼지 추론의 개요 퍼지 추론은 불확실하거나 모호한 정보를 다루는 인공지능과 지식 기반 시스템에서 사용되는 중요한 추론 방법입니다. 전통적인 논리적 추론의 확장으로, 현실 세계의 불확실성을 표현하고 처리하는 데 사용됩니다. 퍼지 추론은 명확한 참/거짓 논리가 아닌 여러 정도의 참 모호성을 고려하여 추론합니다. 퍼지 추론의 기본 개념 퍼지 추론은 다음과 같은 기본 개념을 가지고 있습니다: 퍼지 집합은 불확실한 정보를 처리하기 위한 개념으로, 0과 1 사이의 값을 갖는 멤버십 함수로 표현됩니다. 퍼지 집합은 어떤 원소가 어느 정도 속해 있는지를 나타내며, 모호한 정보를 표현하는데 사용됩니다. 퍼지 규칙은 IF-THEN 형태의 규칙으로, 불확실하거나 모호한 조건과 결론을 표현하는 데 사용됩니다. 퍼지 규칙은 퍼.. 2023. 8. 13. 순방향 추론의 패턴매칭 네트워크/Rate 네트워크 패턴매칭 네트워크의 개요 패턴매칭 네트워크는 지식 기반 시스템과 인공지능 분야에서 데이터의 패턴과 관련된 추론을 수행하는 중요한 메커니즘 중 하나입니다. 이 모델은 복잡한 데이터 구조와 관계를 처리하여 입력 데이터의 패턴을 탐지하고 추론하는데 활용됩니다. 패턴매칭 네트워크의 구성 요소 패턴매칭 네트워크는 다음과 같은 주요 구성 요소를 가지고 있습니다: 패턴 노드(Pattern Node): 데이터나 사실을 나타내는 노드로, 입력 데이터의 특정 부분을 나타냅니다. 연결(Links): 패턴 노드를 연결하여 데이터의 구조와 관계를 표현합니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 더 정확하게 표현할 수 있습니다. 매칭(Matching): 패턴매칭 네트워크는 입력 데이터와 저장된 패턴과의 매칭을 통해 입력 데이터의 패턴을 .. 2023. 8. 12. 순방향 추론/생산시스 순방향 추론의 개요 순방향 추론은 지식 기반 시스템과 인공지능 분야에서 주요한 추론 방법 중 하나입니다. 이는 주어진 사전 지식과 규칙을 기반으로 입력된 정보로부터 결론을 도출하는 프로세스를 의미합니다. 순방향 추론을 통해 시스템은 지식을 활용하여 새로운 사실이나 정보를 생성하거나 주어진 질문에 답변할 수 있게 됩니다. 순방향 추론의 원리 순방향 추론은 대게 '만일-그러면' 형태의 규칙(rule)을 기반으로 작동합니다. 이러한 규칙들은 시스템의 지식 베이스에 사전에 저장되어 있으며, 어떤 조건이 주어지면 어떤 결론을 도출해야 하는지를 정의합니다. 이러한 규칙들은 다음과 같은 단계를 거쳐 동작합니다: 지식 베이스 구축: 전문가들의 지식을 수집하여 지식 베이스를 구축합니다. 이에는 규칙, 사실, 개념 등이 .. 2023. 8. 11. 설명 가능한 인공지능(XAI) 설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)은 인공지능 모델이 내린 결정 또는 예측을 인간이 이해하고 설명할 수 있는 방식으로 도출하도록 설계된 개념입니다. 기존의 딥러닝 및 머신러닝 모델은 복잡하고 추상적인 패턴을 학습하여 예측을 수행하지만 그 과정이 블랙박스처럼 불투명하고 설명이 어려운 경우가 많습니다. 설명 가능한 인공지능은 이러한 불투명성을 해소하고 모델의 작동 방식을 더욱 투명하게 설명하려는 노력의 일환입니다. 설명 가능한 인공지능의 목표는 다음과 같습니다: 투명성: 설명 가능한 모델은 어떤 기준으로 예측이나 결정이 이루어졌는지 명확하게 보여줍니다. 이를 통해 사용자가 모델의 동작을 이해하고 신뢰할 수 있습니다. 정당성: 모델의 결과를 이해하고.. 2023. 8. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음