신경망의 구성요소는 신경세포(neuron) 또는 처리소자(processing element) 와 연결강도(connection weight) 그리고 학습규칙(learing rule)로 되어 있다. 뉴런(neuron)이란 인간의 뇌를 포함한 신경들을 구성하는 최소단위이다. 뉴런과 뉴런을 연결하는 과정에서 관여하는 물질을 synapse라고 부른다. PE(processing element)는 뇌
선택해서 그 중 가장 승률이 높은, 최선의 수를 선택한다는 개념으로 이해할 수 있다. 몬테카를로 트리 탐색은 최대최소 탐색과는 달리 어떠한 상태에 대한 가치 추정에 있어 경험적 지식을 반영한 평가함수를 사용하지 않기 때문에 경우의 수가 많은 게임영역에서 효과적으로 적용될 수 있다.
신경망 (artificial neural network)이라고 한다. 공학분야 에서 언급되는 신경망은 당연히 인공 신경망을 의미한다. 즉, 경험적 지식을 저장하고 사용 가능하게 하는 대규모의 병렬 분산된 프로세서로 인간의 뇌 구조와 동일한 기능을 수행할 수 있도록 수리적인 알고리즘을 이용하여 구현한 모델링 방법이다.
신경망 알고리즘이다.
ARIMA와 중회귀 분석에는 Box-Jenkins의 모형화 방법(모형식별, 모수추정, 모형진단, 예측)과 같은 과정을 거쳐 예측에 이용한다. 신경망 분석은 적합한 입력변수를 선택한 다음 시행착오를 거쳐 최적조건의 다층퍼셉트론 구조를 발견한 후, 다시 최적조건의 학습 회수를 찾아내
많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘