728x90 공부164 [인공지능] 8.Uncertainty 불확실성을 표현할 확률이 어떻게 인공지능에 적용을 될지에 대해서 이야기 해보겠습니다. 목차는 다음과 같습니다. Basic Probability Notation Language of Propositions in Probability Assertions Inference Using Full Joint Distributions Independence Bayes' Rule and Its Use Basic Probability Notation 가장 먼저 set 오메가로 시작합니다. 이를 sample space 라고 부릅니다. ex) 주사위 굴리면 6개의 경우의 수가 나옴 -> 6개의 sample space 그리고 6개의 숫자 하나하나를 sample point/possible world/atomic event 등으.. 2020. 10. 15. [인공지능] 7.Knowlege Representation 목차 Ontology Taxonomic Knowledge Semantic Nets Expressiveness of Semantic Nets Frames Nonmonotonic Logic Circumscription Default Logic Difficulties with Nonmonotonic Logic Ontology : 철학, 무엇이 존재하는지 이야기하는 분야 AI 에서의 Ontology : 지식 표현의 방법, 지식으로 부터 유추가 되기 쉬운 방향으로 지식을 표현 Taxonomic Knowledge : 실제들은 보통 배열이 가능한데 계층적인 형태(Hierearchical structure) 또는 텍사노미(Taxonomy) 형태로 표현 ex) first-order logic - 위 처럼 부분 집합(Su.. 2020. 10. 15. [인공지능] 6. Karush-Kuhn-Tucker(KKT) Approach KKT Approach 저번 게시물에서 다루었던 'Continuous State Problem'에 대해 떠올려봅시다. f(x) 를 최소화하는데 이때 g(x) = 0 이고 h(x) 2020. 10. 14. [인공지능] 5.Continuous State Spaces & Constrained Optimization Problem Continuous State Spaces - Gradient methods attempt to use the gradient of the landscape to maximize/minimize f by 저번 게시물에서는 'Hill Climbing' 이 나왔었습니다. 이는 'Gradient descent/ascent'라고도 불린다고 했습니다. 이 Gradient method 에 관해서 더 알아보도록 하겠습니다. 참고로 Gradient 는 기울기라는 뜻입니다. 앞에서 살펴봤던 문제들 중에서 TSP(외판원 문제), N-queens 들 같은 경우 object function 을 주어진 state 에서 '총 거리가 얼마인지' 와 같이 계산을 할 수 있었습니다. 그 중에서도 Local Search 에 Hill C.. 2020. 10. 14. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 41 다음 728x90
