인공지능응용 기말범위 단어 정리본입니다.

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본문내용

확신도 : 규칙과 사실에 의한 지식표현에서 이들의 신뢰정도를 구간 [-1,1] 상의 값으로 표현하는 것이다.

확률 : 어떤 사건이 일어날 가능성을 값으로 나타낸 것이다.

빈도주의적 확률 : 반복된 실험에서 관심대상 사건의 상대적인 빈도를 나타내는 데 사용하는 확률이다.

주관적 확률 : 주관적인 확신이나 믿음의 정도를 나타내기 위해 사용되는 확률이다.

결합 확률 : 두 개 이상의 사건에 대한 확률

조건부 확률 : 어떤 사건 A가 일어날 때 다른 사건 B도 일어날 확률

베이즈 정리 : 두 사건 A,B에 대해 다음의 성질이 성립한다는 것

퍼지 이론 : 사람이 지식을 알려줄 때에는 정량적인 데이터인 자연어를 사용하기에, 이를 정성적인 표현으로 정량화시켜야할 필요성이 있는데 이때 사용되는 것이 퍼지 이론이다.

퍼지 규칙 : 소속하는지, 안 속하는지 집합에 명확한 경계를 긋는 소속함수로 표현된 언어적인 항을 포함하는 규칙

퍼지 추론 : 퍼지 규칙에 대해 정량적인 추론을 하여 수치값 결과를 얻어내는 과정

비퍼지화 : 퍼지 추론의 결과를 실수 값으로 변환하는 것

확률 그래프 모델 : 그래프 이론과 확률 모델을 결합하여 확률분포를 표현하고 관심 대상인 확률변수들에 대한 확률을 계산하는 방법

베이지안 망 : 방향성이 존재하는, 간선이 있는 그래프를 사용하여 확률 변수 간의 조건부 독립을 나타내고, 조건부 확률분포를 사용하여 결합 확률분포를 표현하는 확률 그래프 모델

마르고프 랜덤 필드 : 방향성이 없는 간선만을 포함한 그래프로 확률분포를 표현하는 확률 그래프 모델

규칙기반시스템 : 지식을 규칙의 형태로 표현하고, 주어진 문제 상황에 적용될 수 있는 규칙들을 사용하여 문제에 대한 해를 찾는 지식 기반 시스템이다.

추론 : 구축된 지식과 주어진 데이터나 정보를 이용하여 가설을 검증하거나, 새로운 사실을 유도하거나, 관련 정보를 유추하는 것을 말한다.

참고 자료

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