미래기술연구소

규칙 기반 인공지능 데이터 기반 인공지능 인공지능은 두 가지 방식으로 나누어 볼 수 있습니다. 규칙 기반 인공지능은 인간이 미리 설정해 놓은 규칙대로 동작하는 인공지능을 말합니다. 규칙 기반 형태의 인공지능은 규칙을 준수하도록 일일이 명시적으로 프로그래밍해야하는 한계점이 있습니다. 따라서 규칙이 복잡해지는만큼 구현도 복잡해지고 규칙에 따라서 나타나는 형태가 전부 달라지게 됩니다. 반면 데이터 기반 인공지능은 주어진 데이터를 통해서 스스로 동작하는 인공지능을 말합니다. ‘기계학습’이라는 주어진 데이터를 가지고 인간처럼 스스로 학습하여 답을 내리는 방식은 데이터 기반 인공지능을 가능하게 했습니다. 복잡한 규칙들을 따라 프로그래밍 할 필요가 없습니다.

■ 카이스퀘어 검정이란? 모집단의 변량을 추정할때 쓴다 ( 변량 : 주어진 값에 따라 변화하는 양 ) 1. 독립성 검정 : 두 변수는 서로 연관성이 있는가? 없는가? 2. 적합성 검정 : 실제 표본이 내가 생각하는 분포와 같은가? 다른가? 3. 동일성 검정 : 두 집단의 분포가 동일한가? 다른 분포인가? 위 세가지 검정은 모두 동일한 방법으로 검정합니다 일반적인 카이스퀘어 검정의 순서 1) 각 법주에 대한 기대값을 구한다 2) 범주별 카이스퀘어 구하기 - 관측값과 기대값의 차이 구한다. ( 관측값 - 기대값 ) - (관측값 - 기대값) 을 제곱하여 기대값으로 나누면 각 범주의 카이스퀘어 값이 된다 3) 이 값을 합하여 전체의 카이스퀘어 값을 구한다 4) 카이스퀘어의 자유도를 구한다. 카이스퀘어 분포 모집..