Jan 11, 2023

IV. 인공지능 요소 기술

1. 알고리즘 (Algorithm)

머신러닝 알고리즘 마인드맵 (출처:https://www.kaggle.com/getting-started/153090)

  • Bayesian 
  • Decision Tree
  • Dimensionality Reduction
  • Instance Based
  • Clustering
  • Deep Learning
  • EnSemble
  • Neural Networks
  • Regularization
  • Rule System
  • Regression

2. 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing)

  • 머신러닝을 사용하여 언어 데이터를 처리하여 텍스트의 구조와 의미를 파악. 자연어 인식 및 자연어 생성이 NLP의 유형입니다.
  • NLU(Natural Language Understanding)는 텍스트 본문의 실제 의미를 이해하기 위해 사용됩니다. NLU는 텍스트를 분류, 아카이브, 분석할 수 있습니다. NLP는 한 단계 더 나아가 그러한 의미에 기반한 의사결정을 도와줍니다.
출처: https://www.researchgate.net/figure/Terminology-of-NLU-versus-NLP-41_fig1_332654801

3. 인공지능망 (Neural Networks)


4. 탐색(search)

  • 문제의 답이 될 수 있는 것들의 집합을 공간(space)으로 간주하고 문제에 대한 최적의 해를 찾기 위해 공간을 체계적으로 찾아 보는 것

  • 무정보 탐색
    • 너비우선 탐색(breadth-first search), 깊이우선 탐색(depth-first search)

  • 휴리스틱 탐색
    • 언덕오르기 탐색, 최전 우선탐색, 빔탐색, A* 알고리즘

  • 게임 트리 탐색
    • mini-max 알고리즘, a-B 가지치기(pruning), 몬테카를로 트리 탐색

 5. 지식표현

  • 문제해결에 이용하거나 심층적 추론을 할 수 있도록 지식을 효과적으로 표현
    • IF-THEN 규칙
    • 프레임
    • 의미망
    • 지식 그래프
    • 논리 : 명제논리, 술어논리
    • 스크립트
    • 온톨로지 기술언어
    • 불확실한 지식 표현
    • 확률 그래프 모델
    • 함수 기반 지식 표현

6. 추론

  • 가정이나 전제로 부터 결론을 이끌어 내는 것
    • 규칙기반 시스템의 추론
      • 전향추론
      • 후향추론
    • 확률 모델의 추론
      • 관심 대상의 확률 또는 확률분포를 결정하는 것
      • 베이스 정리, 주변화 이용 

  • 음성인식 - 자동 음성 인식(ASR), 컴퓨터 음성 인식 또는 음성-텍스트 변환(Speech-to-text)이라고도 부르는 음성 인식은 프로그램이 사람의 음성을 텍스트 형식으로 처리할 수 있도록 해주는 기능

8. 기계학습 (Machine Learning)

  • 컴퓨터가 지식을 갖게 만드는 일
  • 경험을 통해 나중헤 유사하거나 같은 일을 더 효율적으로 처리할 수 있도록 시스템의 구조나 파라미터를 바꾸는 것 
  • 머신러닝 마인드맵


9. 심층강화학습 (DRL, Deep Reinforcement Learning)

  • 심층강화학습 


    
   
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