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인공지능의 이해(1427 최지율) - Coggle Diagram

- - - - 추론 실생활 예시: 음성 인식,이메일의 스팸 필터링, 다양한 플랫폼의 추천 엔진
  - - - 규칙: IF <A>THEN <B>로 나타낼 수 있고 이를 생성 규칙이라고도 하며 인과관계,추천,전략,경험적 지식 등을 표현할 수 있다.
      - 논리: 수학 논리학에서 사용하는 명제 논리나 술어 논리를 사용한다, 가장 명확한 방법이지만 복잡한 상황에선 적용이 어렵다.
      - 의미망: 지식,기억,실세계를 노드와 호를 이용해 네트워크 구조로 표현한 것
        
        호 -has-a(~이 있다)
        -is-a(~이다)
        -do(~을 한다)
      - 프레임: 특정한 객체나 개념에 대한 지식을 슬롯으로 표현한 것
        
        장점: 관련된 지식을 한군데애 모을 수 있음,표현력이 우수함
        
        단점: 슬록에 대한 표준이 없고 지식을 생성하는 것이 매우 힘듦
- - - - 자식 노드가 두 개 이상이면 왼쪽노드부터 방문
        
        단말 노드에 도착했으나 목표 노드를 찾지 못했다면 처음으로 돌아가 다시 수직 방향으로 탐색
      - 장점: 목표노드가 수직 방향으로 깊이 있다면 문제를 빨리 해결할 수 있고 저장 공간도 비교적 적게 듬.
      - 단점: 목표노드가 없는 경로에 빠지거나 이르는 경로가 여러개이면 지금의 방문 경로가 최단경로임을 보장 못함.
  - - - 휴리스틱: 경험으로 얻은 지식 또는 어림짐작
    - - 현재 상태 노드에서 다음 방문할 상태 노드를 결정할 때 목표에 가장 가까워 보이는 노드를 선택한다.
      - 평가 함수는 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가하는 함수로 최상우선탐색은 이를 이용해 목표에서 가장 가까운 상태를 선택한다.
    - - 탐색 비용을 더 줄일 수 있다.
      - 앞으로 남은 탐색 거리에서 초기 상태에 이르기 까지의 비용도 고려한다.