전체 글37 지식 기반 모델 지식 기반 모델(Knowlege based model) 지식 기반 모델(Knowlege based model)은 지식이 내재된 데이터베이스를 기반으로 작동하는 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 특정 주제 또는 도메인의 지식을 포함하고 있으며, 이러한 지식을 활용하여 문제 해결, 질의응답, 추론, 자연어 이해 등의 작업을 수행합니다. 주요 특징 사전학습 : 지식 기반 모델은 사전에 지식 데이터베이스를 학습하여 내재된 지식을 이해하고 활용할 수 있도록 준비합니다. 지식 데이터베이스로부터 학습한 내용을 모델 내에 매개 변수로 저장합니다. 지식 기반 추론 : 모델은 지식 데이터베이스의 정보를 활용하여 추론을 수행합니다. 예를 들어, 지식 데이터베이스에 "A는 B보다 무겁다"와 "B는 C보다 무겁다" 라는 .. 2023. 8. 1. DNA 컴퓨터/생체분자 컴퓨터 DNA 컴퓨터 DNA 컴퓨터는 생물학적 분자인 DNA(디옥시리보핵산)를 정보 저장 및 처리에 활용하는 혁신적인 컴퓨터 시스템입니다. DNA는 유전 정보를 담고 있는 생물학적 분자로서 매우 높은 정보 저장 밀도와 병렬 처리 능력을 갖고 있습니다. 이러한 특성을 활용하여 DNA 컴퓨터는 기존의 전자 컴퓨터와는 다른 형태의 컴퓨팅을 시도하는 분야입니다. DNA 데이터 저장 전통적인 컴퓨터는 비트(bit)라는 단위로 정보를 저장하고 처리하는 반면, DNA 컴퓨터는 DNA 서열을 사용하여 정보를 표현합니다. DNA 서열은 A(아데닌), T(티민), G(구아닌), C(시토닌)의 네 가지 염기로 이루어진 문자열을 표현되며, 이러한 DNA 서열을 조작하여 정보를 저장하고 처리합니다. DNA의 주요 특성 중 하나는 데이.. 2023. 7. 31. 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm) 진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)은 생물학적 진화의 개념을 모방하여 최적화 문제를 해결하는 컴퓨터 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 자연 선택과 유전학적 변이를 활용하여, 해를 찾아가는 과정에서 최적해 또는 좋은 근사해를 찾는 데 사용됩니다. 주로 복잡하고 다양한 조건이 존재하는 최적화 문제에 적용됩니다. 진화 알고리즘의 기본 개념 유전자(Genes) : 해의 후보를 나타내는 개체들의 표현 방식을 말합니다. 보통 이진 문자여이나 실수 값들의 배열 등으로 표현됩니다. 적합도(Fitness) : 각 개체의 해의 후보들이 어마나 좋은지를 평가하는 함수입니다. 이 적합도 함수는 문제에 따라 다르며, 더 좋은 해의 후보에 더 높은 적합도 값을.. 2023. 7. 30. 연합학습/분산학습 연합학습(Federated Learning) 연합학습(Federated Learning)은 기계 학습 분야에서 개인 또는 분산된 디바이스들이 로컬 데이터에서 모델을 학습하고 중앙 어버와 통신하여 전체 모델을 개선하는 분산 학습 방법입니다. 이는 개인 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 유지하는 데 도움이 되며, 중앙 집중화된 데이터베이스를 요구하지 않아도 되어 네트워크 대역폭과 데이터 전송 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 전통적인 기계 학습 방법은 중앙 서버에서 모든 데이터를 수집한 뒤에 모델을 학습하는 방식이었습니다. 하지만 이러한 방식은 개인 데이터를 중앙 서버로 보내기 때문에 개인 정보 보호의 문제와 데이터 전송의 부담을 초래합니다. 연합학습은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. .. 2023. 7. 29. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 다음
