AIS(Advanced Intelligent Systems)

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목차: 12.2 MACHINE-LEARNING TECHNIQUES
LEARNING학습
MACHINE-LEARNING METHOD 기계학습법
12.3 CASE BASED REASONING
CASE DEFINITION
PROCESS OF CASE-BAESD REASONING 사례기반추론
USES, ISSUES, AND APPLICATIONS사용 주제 적용
12.4 BASIC CONCEPT OF NEURAL COMPUTING
PROCESSING ELIMENTS진행요소
NETWORK STRUCTURE네트워크의 구조
NETWORK INFORMATION네트워크의 정보
NEURAL NETWORK ARCHITECTURE신경망 구조
HIDDEN LAYER은닉층
RECURRENT STRUCTURE순환망
12.5 LEARNING IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
GENERAL LEARNING PROCESS일반적인 학습처리
BACKPROPAGATION역전파
12.6 DEVELOPING NEURAL NETWORK-BASED SYSTEM
DATA COLLECTION AND PREPARATION데이터 수집과 준비
참고

본문내용: 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 묘사된 몇 가지 틀에 박힌 지식 습득의 방법과는 다르다. 전문가에 의한 지식 습득은 종종 전문가의 비 협조적 행동과 무력함으로 손해를 입는다. 반면에 기계 학습법은 사실에 바탕을 둔 결정으로부터 전문가의 무조건적인 지식의 유발을 시도한다. 시스템의 학습모듈은 데이터베이스 또는 조직 파일에, 사실에 바탕을 둔 데이터의 사용 가능함으로부터, 데이터베이스 또는 조직의 파일의 패턴과 룰을 취급할 수 있다.
문제 해결 지식의 발견의 시도는 오래 전에 출발한 컴퓨터세대의 발생으로부터 만들어 진다. 고려할 점은: 복귀 또는 예측과 같은 통계적 모델, 제고 단계의 결정 그리고 자원할당과 같은 경영 과학 모델, 그리고 재조 대 구매 결정 그리고 장비 대체와 같은 제정상의 모델을 고려하는 것이다. 불행히도, 각각의 방법은 종종 양을 정하는 요소의 진행에 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.

참고문헌: ▪인공신경망 모형과 ARIMA 모형의 원/달러 환율예측성과 비교연구 김재현 서강대학교 대학원, 2002.
▪경영정보시스템 / 박관희 저. 진영사, 1996.
▪경영정보시스템 : 개념, 구조, 개발 Davis, Gordon Bitter, Olson, Margrethe H. 조동성= 역.석정, 1987.

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