ㅁ 융합/응용 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI는 딥러닝(뉴럴 네트워크)과 심볼릭 AI(기호 기반 추론)의 장점을 결합한 접근 방식으로, 복잡한 문제를 해결하기 위해 기계 학습과 논리적 추론을 통합함. ㅇ 특징: – 딥러닝의 패턴 인식 능력과 심볼릭 AI의 논리적 추론 능력을 결합. – 데이터가 부족하거나 불완전한 상황에서도 높은 성능을 발휘. – 인간의 추론 방식을 모방하여 해석 가능성과 투명성을 제공.

ㅁ 융합/응용 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI의 융합/응용 사례로, 심볼릭 AI에서 사용하는 지식 그래프(Knowledge Graph)와 신경망(Neural Network)을 결합하여 데이터를 처리하고 추론하는 방식. ㅇ 특징: – 지식 그래프의 구조적 정보와 신경망의 패턴 인식 능력을 결합. – 복잡한 데이터 간 관계를 학습하고 추론하는 데 유리. – 데이터 부족 상황에서도 기존 지식 그래프를 활용하여 성능을 보완 가능. ㅇ 적합한

ㅁ 구성/활용법 ㅇ 정의: 에이전트 AI의 구성 요소와 이를 활용하는 방법에 대한 체계적인 접근 방식을 의미. ㅇ 특징: 다양한 에이전트 간의 상호작용과 조화를 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 설계됨. ㅇ 적합한 경우: 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결해야 하는 상황, 예를 들어 스마트 시티 관리나 대규모 네트워크 최적화. ㅇ 시험 함정: 에이전트 간의 독립성과

ㅁ 경량화 ㅇ 정의: 모델의 크기를 줄이고 연산 효율성을 높이기 위해 가중치와 활성화 값을 낮은 비트 정밀도로 표현하는 기술. ㅇ 특징: – 모델의 정확도를 최대한 유지하면서 메모리 사용량과 계산 속도를 개선. – 주로 모바일 디바이스나 임베디드 시스템에서 활용. ㅇ 적합한 경우: – 리소스가 제한된 환경에서 대규모 모델을 배포해야 할 때. – 실시간 추론이 요구되는 애플리케이션.

ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 변환하고 정제하는 과정에서 적용되는 기술과 방법. ㅇ 특징: 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 데이터의 품질을 높이고 분석 가능성을 증대시킴. ㅇ 적합한 경우: 비정형 데이터가 많고, 데이터 품질 향상이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: 전처리 과정이 과도하게 복잡해질 경우, 성능 저하 및 데이터

ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서나 비정형 데이터를 처리하기 전에, 데이터의 품질을 높이고 분석 효율성을 극대화하기 위해 다양한 전처리 기법을 적용하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 일관성 및 정확성을 보장. – 분석에 적합한 형태로 변환. – 처리 과정에서 데이터 손실 위험 존재. ㅇ 적합한 경우: – 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 분석해야 할 때. –

ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 구조화하고, 분석 가능한 형태로 변환하는 과정. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 형식(텍스트, 이미지, 음성 등)을 처리 가능. – 데이터의 품질을 높이고 분석의 정확성을 향상시킴. – 처리 과정에서 데이터 손실을 최소화해야 함. ㅇ 적합한 경우: – 대량의 비정형 데이터를 분석해야 하는 경우. – 데이터의

ㅁ 전처리 확대 ㅇ 정의: 비정형 데이터에서 텍스트를 추출하여 분석 가능한 형태로 변환하는 작업을 포함하는 데이터 처리 단계. ㅇ 특징: – 비정형 데이터의 정형화에 초점을 둠. – OCR과 같은 기술을 활용하여 텍스트를 추출. – 데이터 품질 향상을 위한 정제 작업 포함. ㅇ 적합한 경우: – 문서, 이미지 등 비정형 데이터를 분석해야 할 때. – 데이터

ㅁ 주요 기법 ㅇ 정의: 시계열 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 성분을 분석하는 기법으로, 주로 신호 처리 및 데이터 분석에 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터의 시간 도메인을 주파수 도메인으로 변환. – 주파수 성분의 크기와 위상을 확인 가능. – 계산 속도가 빠르고 효율적임. ㅇ 적합한 경우: – 주파수 성분 분석이 필요한 데이터(예: 음성, 진동 신호). –

ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: – 라벨링 방법은 데이터에 레이블을 부여하는 다양한 기술과 접근 방식을 의미하며, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 학습에 필요한 필수 단계이다. ㅇ 특징: – 데이터의 품질과 모델 성능에 직결되며, 수작업 라벨링, 반자동 라벨링, 자동 라벨링 등 다양한 방식이 존재한다. – 라벨링 방법은 데이터의 특성과 목적에 따라 선택되어야 한다. ㅇ 적합한 경우: