Page 108 - 인공지능 수학 교과서

대단원 마무리

배운 내용 이 단원에서 배운 핵심 개념을 단계별로 정리해 봅시다.
정리 하 기
01 자카드 유사도의 값이 에 가까울수록 유사한 문장으로, 에 가까

울수록 유사하지 않은 문장으로 각각 판단한다.

02 코사인 유사도의 값이 에 가까울수록 유사한 문장으로, 에 가까

울수록 유사하지 않은 문장으로 각각 판단한다.(단, 벡터의 모든 성분은 양수이다.)

03 해밍 거리가 에 가까울수록 유사한 문장으로, 에서 멀수

록 유사하지 않은 문장으로 각각 판단한다.

04 은/는 인간의 뇌의 신경망을 모방한 것이다.

05 수학의 은/는 인공지능이 가능성 또는 확실성 정도를 수치화하여 예측

할 때 이용된다.

06 은/는 산점도에 있는 모든 x에 대해 예측값 f(x)와 측정값 y 사이의

차이들을 최소화하는 직선이다.

기본 문제

07 어느 쇼핑몰의 4개 제품의 판매량은 총 80개이다. 어떤 고객이 4개의 제품 중 하나를 구

추론 매하려고 할 때, 어떤 제품을 구매할 것으로 예측할 수 있는지 상대도수와 확률을 이용

하여 답하시오.

제품 종류 A B C D
판매량 16 12 22
상대도수

08 세 행렬 A, B, C 중 해밍 거리가 가장 가까운 두 행렬을 구하시오.

문제 0 0 0 0 1 1 1 1 0
해결
f
f
A= 1 0 1p B= 1 1 0p C= 0 1 0p
f
0 1 1 1 0 1 0 0 1

106 Ⅲ. 분류와 예측