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신경망이란 인간 두뇌의 생물학적 뉴런의 작용을 모방한 모델로, 이 구조는 인간의 지능적인 처리 방식과 유사한 원리로 작동한다. 신경망은 인간 두뇌의 병렬성(parallelism)을 모델링하여, 뉴런들로부터의 입력을 특정한 함수 과정을 통해 출력하게 되며, 이러한 인공지능 모델은 "인공신경망"(Artificial Neural Networks)이라고도 불린다. 이러한 신경망은 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에 이용되고 있다. 신경망의 발상은 인공지능을 기호주의와 연결주의로 나누었을 때, 신경망이 연결주의의 대표적인 모델로 자리 잡고 있다는 점에 있다. 인간 두뇌에 있는 뉴런의 연결을 모방하며, 인간의 지능이 뉴런들 사이의 연결로부터 시작된다고 가정하는 이 발상이 바로 신경..

인공지능 2025. 1. 23. 21:17

효율적인 탐색 방법은 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색을 통해 탐색할 노드의 순서를 결정하는 방식으로 이루어진다. 이러한 탐색 방법을 고려하여 처리 시간을 단축하는 것은 매우 중요하다. 여기서 비용에 따른 탐색 방법은 사전 지식이나 경험, 즉 휴리스틱을 사용하여 처리 시간을 줄이는 접근 방식을 의미한다. 비용의 종류에는 초기 상태에서 상태 𝑠의 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합을 𝑔(𝑠)으로 정의하고, 상태 𝑠에서 목표하는 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합은 h(𝑠)로 나타낸다. 나아가 상태 𝑠를 거치는 초기 상태에 대한 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합은 다음과 같은 식으로 표현된다: 𝑓(𝑠) = 𝑔(𝑠) + h(𝑠). 최적 탐색은 𝑔(𝑠)의 오픈 리스트에 있는 노드 탐색 ..

인공지능 2025. 1. 21. 22:42

트리 구조와 이진 탐색 트리는 데이터 구조 및 알고리즘 설계에서 중요한 요소로 자리잡고 있다. 트리 구조는 정점 간의 위계적 관계를 표현할 수 있는 자료 구조로서, 시작점으로부터 다양한 경로를 통해 여러 가지 상태를 선택하며 탐색할 수 있다. 이진 탐색 트리는 정렬된 데이터를 기반으로 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 자료구조로, 데이터 저장 및 검색의 효율성을 높이는 데 중점을 둔다.탐색 알고리즘으로는 너비 우선 탐색(Breath First Search, BFS), 깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS), 그리고 다양한 응용을 가진 에이스타(A*) 알고리즘 및 동적 계획법 등이 있다. 너비 우선 탐색은 루트 노드와 연결된 모든 노드를 먼저 탐색한 후, 연결된 다음 깊이의 모든 노드..

인공지능 2025. 1. 20. 22:56

그래프는 점과 선을 연결하여 구성된 구조로, 점을 꼭지점(Vertex), 정점(Vertex), 또는 노드(Node)라 하며, 선을 변(Edge) 또는 간선(Edge)라 부른다. 그래프에는 여러 가지 유형이 있으며, 각각의 특성과 용도가 존재한다.연결 그래프는 모든 정점 사이가 연결되어 있는 그래프로, 모든 정점의 경로가 존재하는 것이 특징이다. 반면, 고립 정점은 어떤 정점과도 연결되지 않은 정점을 말한다. 동형 그래프의 경우, 정점들이 어떻게 연결되어 있는지가 중요하기 때문에 정점의 위치가 그래프의 본질적인 차이를 만들지 않는다. 즉, 정점을 이동시키더라도 본질적으로 같은 그래프가 될 수 있다.복잡한 그래프에서는 평행 변(Parallel Edge)이 포함될 수 있으며, 이는 정점 두 개가 두 개 이상의..

인공지능 2025. 1. 20. 22:56

최소 회귀법은 특이값에 취약하지만, 이를 보완하기 위해 가중치를 변화시켜 유연성을 높이는 방법이 있다. 대표적인 기법으로는 LOWESS(Locally Weighted Scatterplot Smoothing)와 L2, L1 정규화가 있다.1. 최소 제곱법 수정 최소 제곱법은 실제 답과 결과 값의 오차 제곱의 합이 최소가 되도록 해를 구하는 방법이다. 알고 싶은 값이 𝑦𝑖이고, 예측 방정식이 𝑦 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋로 설정된 경우, 오차 제곱의 합은 일반적으로 𝑖=1부터 𝑛까지 (𝑦𝑖 - (𝛽0 + 𝛽1𝑋))^2과 같은 형태가 된다. 여기서 𝛽0과 𝛽1을 편미분하여 0이 되도록 하면, 그래프 상에서 오차의 제곱이 가장 작은 함수를 얻을 수 있다.최소 제곱법은 데이터에 특이값이 포함될..

인공지능 2025. 1. 19. 22:24

회귀는 함수로 변화를 나타내고 데이터를 피팅하는 과정을 의미하며, 회귀 분석은 이를 수행하는 여러 방식들로 이루어져 있다. 단순 회귀, 다항식 회귀, 로지스틱 회귀, 다중 회귀 등이 주요 회귀 분석의 종류로 꼽힌다. 피팅에 흔히 사용하는 방법으로는 최소 제곱법이 있으며, 주어진 데이터로 함수를 생성한 후 그 함수를 데이터에 맞추어 조정하는 작업이 포함된다. 피팅은 함수에서 발생하는 차이, 즉 잔차의 크기를 최소화하도록 함수를 조정하는 것을 지칭한다. 잔차란 회귀 직선을 통해 얻은 값과 실제값 간의 차이를 말한다.일반선형모델은 잔차의 분포가 정규 분포를 따른다는 전제를 바탕으로 만들어진 함수이며, 일반화 선형 모형은 잔차의 분포가 임의의 분포일 경우에 만들어진다. 이러한 모델은 선형화 문제 해결 시에 주로..

인공지능 2025. 1. 16. 22:04

두 변수의 상관 관계는 다수의 데이터에서 예측과 분석을 수행할 때 중요한 역할을 하며, 이를 위해 수학적 모델과 통계 모델이 검토된다. 여기서 중요한 과정은 "임의의 두 개의 데이터를 비교"하고, 수집한 데이터가 어떻게 변하는지를 확인한 후 앞으로 수집할 데이터의 변화를 비교, 예측하는 것이다. 변수는 데이터를 다룰 때 데이터를 구성하는 핵심 항목을 의미하며, 특징량(feature)은 데이터에서 변화를 나타내는 한 가지 이상의 변수 쌍 또는 변수 쌍을 사용한 계산식을 지칭한다.선형 계획법은 주어진 변수 값 쌍을 그래프에 점으로 표현하였을 때 일직선처럼 보이는 선형 함수와 관련이 있다. 선형 계획 문제는 점의 분포를 선형 함수의 제약과 조건을 이용해 구할 수 있는 문제를 의미하며, 예를 들어 배낭 문제 같..

인공지능 2025. 1. 16. 21:52

인공지능 코딩의 사용 예는 다양하며, 각 접근 방식은 문제 해결을 위한 특별한 방법론을 적용한다.  규칙 기반 문제 해결을 위한 코딩데이터베이스에 규칙을 설정하고, 문제가 주어졌을 때 문제에서 키워드를 추출하여 해당하는 규칙을 검색해 결과를 도출하는 방식이 있다. LISP의 예로는 주어진 도형이 원(circle)인지 구체(sphere)인지에 따라 면적을 계산하는 프로그램이 있다.(setq thing sphere r 1) 1(cond ((equal thing 'circle) (* 3.14159 r r)) ((equal thing 'sphere) (* 4 3.14159 r r))) 12.56637또한, Prolog의 예로는 기차 출발지에서 목적지까지의 이동 시간을 계산하는 것이 있다.시각표(출발, ..

인공지능 2025. 1. 15. 21:58