제한된다. 문제가 복잡하고 요인은 질적일 때 표준모델은 그것들을 풀 수 없다: 추가적이고, 더 깊고, 부유한 지식은 필요하다.
기계학습법은 방법의 구성원이다. 이것은 사실에 바탕을 둔 예를 보여줌으로 문제해결을 위한 지식 습득의 규격화 허용의 시도이다. 기계학습법은 하찮은 것이 아니다.
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
시스템을 의미하는 것은 아니다.
단지, 뇌의 구조와 기능을 이해함으로써 뇌가 수행하는 연산기능의 원리로부터 새로운 개념을 추출하여 이를 구현하는 것을 의미한다. 따라서 신경회로 컴퓨터는 뇌의 시스템이라고 볼 수 있다. 이와 같은 시스템을 인공신경망 (artificial neural network)이라고 한다. 공학
데이터마이닝을 효율적으로 수행하기 위하여 시계열분석 등 각종 통계기법과 데이터베이스 기술 뿐만 아니라 산업공학, 신경망, 인공지능, 전문가시스템, 퍼지논리, 패턴인식, 기계적 학습(Machine Learning), 불확실성 추론(Reasonging with Incertainty), 정보검색에 이르기까지 각종 정보기술과 기법들을 사용하
인공지능(AI), 머신러닝(ML)의 향후 미래와 산업의 발전 가능성은 무궁무진하다고 할 수 있다. 이러한 첨단 산업이 어떻게 발전하고 진화할 것인지 알아 보기로 하자.
1. Continual Learning (연속학습)의 진화
첫번째는 Continual Learning 즉 연속학습이다. 이는 신경망이 여러 작업을 순차적으로 학습하는 것을