베이즈 증거 축적을 통한 날씨 분석을 해볼 것이다. 그러기 위해서는 날씨 분석을 위한 기반지식이 필요하다 다음 그림과 같다 . # 사용자가 제공한 정보를 바탕으로 전문가 시스템은 내일 비가 올지를 결정한다.# 강우량이 4.1mm 보다 적으면 강우량이 적은것이고 , 하루 동안의 평균기온이 7.08 보다 이하면 기온이 낮은 것이고# 높으면 기온이 높다고 가정을 한다# 일조시간이 하루 4.6시간보다 적으면 흐리다는 것을 의미한다. 먼저 질문을 한다 Q : 오늘의 날씨가 어떻습니까 ?? 답변 R : 비가 옵니다. 답변의 결과에 따라서 규칙1이 점화가 되고 풀이 과정은 다음과 같다 . 답변의 결과에 따라서 내일은 비가 온다의 확률과 , 내일은 맑을 확률을 구해볼 수 있는 것이다. O(H) : 사후 가능성 , 사전..

베이즈 추론 1. 기반 지식에 있는 모든 규칙을 다음과 같은 형태로 표현한다고 가정을 한다. è IF : E가 참이다 è THEN : H는 {확률 p로 } 참이다 이 규칙은 사건 E가 발생하고 , 사건 H가 발생할 확률이 p임을 뜻한다. 단순히 A와 B대신 H와 E를 사용한다. 전문가 시스템에서 H는 가설 ( Hypothesis ) E 는 가설을 지지하는 증거 ( Evidence )를 나타낸다. 그렇다면 사건 E가 발생했지만 사건 H가 발생했는지 알지 못한다면 어떨까?? 사건 H가 발생할 확률도 계산할 수 있을까?? 식으로 나타내면 다음과 같이 나타낼 수 있다. 조금 더 자세히 알아 보자. --> 식을 풀어서 얘기해 보자면 , 증거 E 가 참일 때 가설 H가 참일 확률을 위 식 처럼 나타 낼 수 있다는 ..

확률의 정의 1. 사건의 확률은 사건이 발생할 경우의 비율이며 , 확률을 가능성에 대한 과학적인 측도로 정의 2. 수학적인 표현으로 1 ( 완전히 확실 ) , 0 ( 완전히 불가능 ) 3. 예를 들어서 성공과 실패를 확률로 나타내 보면 다음과 같다 è 성공 = 성공횟수 / 모든 경우의 수 è 실패 = 실패횟수 / 모든 경우의 수 è 성공 = 성공횟수 / 성공횟수 + 실패횟수 è 실패 = 실패횟수 / 성공횟수 + 실패횟수 è 성공 + 실패 = 1 독립 사건과 배타적 사건 1. 동시에 일어날 수 없는 사건 2. 예를 들어서 주사위를 한 번 던질 때 1이랑 4랑 같이 나올 수 있는가 ?? 그럴 수 없다 3. 독립된 사건이 아니면 다른 사건이 발생할 가능성에 영향을 줄 수도 있다. è 주사위를 한 번 던지는데 ..

불확실성 1. 전문가가 사용하는 정보의 공통적인 특징 중 하나는 불완전성이다. 2. 정보라는 것은 불완전할 수 있고, 모순되기도 하고 불확실할 수도 있다. 3. 전문가는 이런 단점을 극복하고 , 올바른 판단과 결정을 내릴 수 있다. 4. 전문가 시스템도 불확실성을 잘 다루어서 타당한 결론을 도출할 수 있어야 한다. 그렇다면 전문가 시스템에서 말하는 불확실성이란 무엇일까 1. 확실하고 믿을 만한 결론에 도달하기 위한 정확한 ‘ 정보의 부족 ‘ 으로 정의할 수 있다. 2. 우리가 사용하는 정보에는 종종 부정확하거나 불완전하기도 하며 , 측정할 수 없는 데이터도 포함되어 있다. 왜 전문가 시스템에서 불확실성이 나타나고 , 지식이 불확실해지는 것일까?? 1. 상관관계가 취약한 함축 è 주제 전문가와 지식 공학자..

규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점 1. 자연스러운 지식 표현 ㄱ. 전문가는 문제 풀이 과정을 ‘이러이러한 상황에서 나는 이러이러한 것을 한다 ‘ 와 같은 식으로 설명한다 . 이런 표현은 IF-THEN생성 규칙으로 아주 자연스럽게 표현할 수 있다. 2. 통일된 구조 ㄱ. 생성 규칙은 통일된 IF-THEN 구조를 가지고 있다. 각각의 규칙은 독립적인 지식 조각이다. ㄴ. 생성 규칙의 문법이 체계적이기 때문에 별다른 설명이 없이 규칙을 쉽게 이해할 수 있다. 3. 지식과 과정의 분리 ㄱ. 규칙기반 전문가 시스템의 구조는 기반지식과 추론 엔진을 효율적으로 분리하여 , 똑같은 전문가 시스템 틀로 서로 다른 응용 시스템을 개발할 수 있다. ㄴ. 전문가 시스템을 우아하고 , 손쉽게 확장할 수 있도록 도와준다. 4..

메타지식(metaknowledge) 1. 전문가 시스템의 성능을 개선하려면 전문가 시스템에 수록된 지식에 관학 지식 , 즉 메타지식을 시스템에 제공해야 함 2. 지식에 관한 지식 3. 전문가 시스템 내에 있는 분야 지식을 사용하고 제어하는 데 필요한 지식 4. 규칙기반 전문가 시스템에서는 메타지식을 메타규칙으로 표현한다. 5. 메타규칙은 전문가 시스템 업무와 관련된 규칙을 어떻게 사용할 것인지에 대한 전략을 결정한다 . 그렇다면 메타지식의 근원은 무엇인가?? 1. 지식 공학자는 주제 전문가의 지식을 전문가 시스템으로 전달하고 문제에 관련된 규칙을 어떻게 사용할지 배우며 , 점차적으로 전문가 시스템의 전체적인 작동에 관한 지식과 새로운 지식의 형태를 머릿속에 만들어나간다. 2. 메타지식은 분야에 종속적이다..