지능 시스템(주간) 중간고사

1. Sense/Plan/Act architecture의 설명 - Sense: 현재 상태를 분석 - Plan: 목표 상태까지의 경로를 탐색(정해진 시간 내에서...) - Act: 탐색된 경로의 처음 action만을 수행한다. - 하나의 행동을 수행한 후에 다시 변화된 상태를 Sense하고, plan, act ... 2. 위의 architecture를 사용하면 계획을 세우는 데 시간 제한이 있을 경우, Plan 부분에서 주어진 시간 내에서만 탐색을 수행하면 된다. 이렇게 했을 때, 세워진 계획의 첫 번째 action이 목표 상태로 접근하는 경향이 있으면 결국에는 목적을 달성할 수 있을 것이다. 그리고 계획을 세우는 도중에 환경이 바뀌는 경우에는 세워진 계획의 첫 번째 action만 수행하고 다시 환경 상태를 분석(Sense)하기 때문에 환경 변화에 적응해 가면서 목표를 이루는 방향으로 나아갈 수 있다. 1. 함수 1. 가 1. 일 때, 점 1. 에서 1. 값이 최대로 증가하는 방향벡터를 구하시오.(10) [풀이] , 2. 신경회로망의 generalization을 높이기 위해서는 hidden unit의 개수를 변화시켜가면서 각 경우마다 generalization error를 측정하여 이 값이 최소가 되는 hidden unit의 개수를 선택하는 방법을 사용할 수 있다. 다음 물음에 답하시오.(20) (1) 기계 학습에 있어서 generalization이란 무엇인가? (2) Generalization error를 측정하기 위한 한 방법인 leave one out cross-validation에 대해서 설명하시오. [풀이] (1) 기계 학습은 문제 영역의 가능한 데이터 중에서 일부(훈련 데이터)만을 사용하여 이루어진다. 이렇게 학습된 기계가 학습(훈련)에 사용되지 않은 다른 데이터들에 대해서도 얼마나 잘 동작하는지를 나타내는 말