데이터로 부터 “학습”(어떤 과업수행에 대한 성능을 점진적으로 향상시킴)을 할 수 있도록 하는 인공지능(Artificial Intelligence) 분야의 방법론이다. 따라서 본론에서는 인공지능과 기계학습(AI and Machine Learning)에 관하여 조사하고 해당 분야에 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보겠다.
I. 서 론
지금까지의 네트워크 기술은 각 업체들의 기준에 맞게 발전, 구축되었기 때문에 업체마다 표준화되지 않은 기술과 인터페이스가 사용되었다. 이러한 폐쇄성은 네트워크의 구축뿐만 아니라 네트워크 관리자들이 새로운 프로토콜과 서비스를 개발하여 네트워크에 적용하는 데에도 큰 걸림돌
기계학습은 인공지능이 있어야만 가능한 것이다. 필자가 필요한 정보나 여러 가지 필요한 자료를 검색할 경우 다양한 데이터 저장을 통하여 신속하게 그 정보를 제공해 주는 장점이 있다. 이 장에서는 정보통신망4A 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는
정보를 제공할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다는 인식 확산
(3) 제3단계 : 의사결정지원의 필요성 부각(1970년대 초반) ⇒ DSS(의사결정지원시스템)
(4) 제4단계 : 사무자동화 및 정보통신기술의 보급(1980년대 초반)
⇒ OA, CALS/EC, 초고속정보통신망
(5) 제5단계 : 인공지능의 활용에 대한 관심
및 결정, 인간 전문가, 사회적 인지, 인지발달, 인지와 감정과의 관계, 인지와 문화, 인지의 신경생물학적 기초, 신경망 모형, 언어 의미론, 심리 철학적 문제, 컴퓨터 시각, 컴퓨터 언어 정보처리, 기계적 학습, 기계적 문제해결, 추론기계, 전문가 체계 등의 주제를 탐구한다.
(2) 응용 분야 영역 주제