AI29 그래프 신경망(Graph Neural Network) 그래프 신경망(GNN) 소개 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 복잡한 그래프 구조 데이터를 분석하고 모델링하는 데 사용되는 인공 신경망의 한 종류입니다. 그래프는 노드(node)와 엣지(edge)로 이루어진 네트워크 형태의 데이터 구조를 나타내며, 이러한 데이터는 사회 네트워크, 분자 구조, 지리 정보 등 다양한 분야에서 사용됩니다. GNN은 이러한 그래프 데이터의 특징을 적절하게 고려하여 그래프 상의 노드나 엣지에 대한 정보를 추출하고 분석하는 방법을 제공합니다. GNN의 구성 요소 GNN은 주로 아래와 같은 요소들로 구성됩니다: 그래프 표현 (Graph Representation) 그래프 신경망은 주어진 그래프 데이터를 표현하는 방식이 중요합니다. 각 노드와 엣지는 특정.. 2023. 8. 7. 추론 2 분산전문가 시스템 소개 분산전문가 시스템은 여러 전문가 시스템이 네트워크를 통해 상호 연결되어 작업을 수행하고 지식을 공유하는 방식으로 구성되는 전문 지식 기반 시스템입니다. 이 시스템은 분산 컴퓨팅과 전문가 시스템의 원리를 결합하여 복잡한 문제 해결과 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 분산전문가 시스템의 주요 특징 1. 분산 아키텍처 분산전문가 시스템은 여러 개별적인 전문가 시스템이 네트워크를 통해 연결되는 형태로 구성됩니다. 각 전문가 시스템은 자체적으로 특정 도메인의 지식과 추론 엔진을 가지고 있습니다. 2. 지식 공유 분산전문가 시스템은 전문가 시스템 간에 지식을 공유하고 교환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 여러 전문가의 도메인 지식을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 3. 협력적 추론 각 .. 2023. 8. 6. 추론1 추론모델 기호 논리 추론 (Symbolic Logic Inference) 기호 논리 추론은 논리 기호와 규칙을 활용하여 주어진 사실들로부터 새로운 결론을 유추하는 모델입니다. 논리식을 사용하여 사실들을 표현하고, 논리 규칙을 적용하여 논리식을 변형하거나 새로운 논리식을 생성합니다. 이러한 추론은 수학적인 논증과 유사한 방식으로 이루어지며, 논리적인 일관성을 유지하면서 추론 결과를 도출합니다. 프레임 기반 추론 (Frame-based Inference) 프레임 기반 추론은 사물이나 개념을 프레임 구조로 표현하고, 프레임 간의 관계와 속성을 활용하여 추론을 수행하는 모델입니다. 프레임은 객체-속성-값의 형태로 구성되며, 프레임 간의 연결을 통해 새로운 정보를 유추합니다. 예를 들어, "조류" 프레임에 속하는.. 2023. 8. 5. 지식기반 모델의 지식 공학과 지식 습득 지식 공학(Knowledge Engineering) 지식 공학은 지식기반 모델을 구축하고 유지 관리하기 위한 핵심적인 과정입니다. 이 과정은 도메인 전문가와 협력하여 특정 도메인의 지식을 추출하고 형식적인 방식으로 표현하는 것을 포함합니다. 지식 공학은 다양한 지식표현 방법과 도구를 활용하여 지식을 구조화하고, 시스템이 이해하고 활용할 수 있는 형태로 변환합니다. 지식 공학 프로세스는 다음과 같은 단계로 이루어집니다: 지식 습득: 도메인 전문가들로부터 지식을 얻어내는 단계로, 인터뷰, 설문, 문서 분석 등 다양한 방법을 활용합니다. 지식 표현: 얻어진 지식을 형식적인 방식으로 표현하는 작업으로, 기호 논리, 프레임, 온톨로지 등의 지식표현 방법을 사용합니다. 지식 검증: 구축된 지식이 정확하고 일관성 있.. 2023. 8. 4. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음