유지관리가 어렵다.
- 예외적인 사항에 대처하기 힘들다.
이러한 규칙기반 시스템들의 문제점을 해결하고자 여러 가지 대안적인 인공지능 기법들이 개발되었으며, 그 주요한 예가 인공신경망(Artificialneural Network)과 사례기반추론, 모델기반 추론(Model-Based Reasoning), 설명기반 추론(Explaination-
3)Translate More for Less
Machine translation eliminates the main constraints of human translation: cost and capacity.
As the volume of information grows, it surpasses the capacity of human translators and enterprise budgets. Corporations want to translate more for less and they need to do it fast.
Machine translation is the only viable solution to translate content that would not be translate
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
Ⅰ. 기계학습 기술
오늘날 복잡한 의사결정을 자동화하기 위해 많은 조직이 신경망을 사용한다. 신경망은 그것을 만들어 낸 추천된 행동의 과정으로 쉽게 그 패턴을 정의할 수 있다. 과거 경험으로부터 학습한 이후 망의 능력이 향상되어 '기계학습'이라 불리는 기술 군의 하나가 되었다. 기계학습은
reasoning), 그리고 힐버트 (D. Hibert) 의 모든 수학적 증명의 형식화 (formalization) 계획을 거쳐 오늘날의 인지과학에 이르기까지 연구가 진행되고 있다. 특히 형식논리체계의 물리적 구현인 컴퓨터의 출현은 마음의 일정한 부분적 기능이 기계적으로 구현 가능하다는 것을 보여주었다. 그래서 인공지능 (AI : A