인공지능응용 기말고사 범위 정리본입니다.

목차

없음

본문내용

불확실한 지식 표현
- 실제로는 명확한 지식보다 불확실한 지식이 더 많으며 그 이유는 다음과 같다.
① 지식이 약한 인과관계를 나타나거나 애매한 연관관계를 나타내는 경우
- 이때에는 인과관계나 연관관계의 강도를 지식에서 표현해야 함 (확신도와 확률을 사용하는 방법이 이에 해당)
② 사람으로부터 획득하는 지식 (자연어를 사용하기 때문에 본질적으로 모호하고 부정확하다.)
- 이때에는 언어적 표현의 애매함을 표현하는 데 유용한 퍼지이론을 사용한다.
③ 지식 표현의 대상 자체가 무작위적인 특징을 보이는 경우
- 이때에는 여러 확률 그래프 모델을 사용한다. (알려지지 않은 것으로 간주하고, 근사적인 추론을 시행한다)
④ 불완전하거나 결손된 데이터에 기반한 지식인 경우
- 이때에는 모순된 견해와 상충된 지식을 통합하여 근사적인 추론을 시행한다. (지식소스 별로 가중치를 부여한다)

1. 확신도를 이용한 규칙의 불확실성 표현
- 확신도는 규칙과 사실에 의한 지식 표현에서 이들의 신뢰정도를 구간 [-1, 1]상의 값으로 표현하는 것이다. 이때 추론결과의 신뢰도는 규칙의 신뢰도와 조건부의 대응하는 사실의 신뢰도의 곱으로 표현한다.
→ 조건들이 AND로 연결된 경우, 대응하는 사실의 신뢰도 중에서 최소값이 규칙의 신뢰도에 곱해져서 결정
→ 조건들이 OR로 연결된 경우, 대응하는 사실들의 신뢰도 중에서 최대값이 규칙의 신뢰도에 곱해져서 결정
- 여러 규칙이 동일한 결과를 추론해 내는 경우는 그 결과들을 다음과 같이 계산한다.

2. 확률을 이용한 규칙의 불확실성 표현
- 확률은 어떤 사건이 일어날 가능성을 값으로 나타내는 것을 의미한다. 따라서 반복된 실험에서 관심대상 사건의 상대적인 빈도를 나타내는 데 사용되는 확률인 ‘빈도주의적 확률’과 주관적인 확신이나 믿음의 정도를 나타내는 ‘주관적 확률’로 해석이 나뉠 수 있다.
→ 사건이 일어날 가능성을 구간 [0,1] 사이의 값으로 나타낸다.
- 두 개 이상 사건이 동시에 일어날 확률을 결합 확률이라고 한다.

참고 자료

없음