Page 144 - 인공지능 수학 교과서

대단원 마무리

배운 내용 이 단원에서 배운 핵심 개념을 단계별로 정리해 봅시다.
정리 하 기
01 자료를 바탕으로 한 인공지능의 학습은 크게 지도 학습 , 비지도 학습,

의 세 가지로 분류된다.

02 예측 모델에 의하여 발생하는 모든 오차를 표현하는 함수를 (이)라고

한다. 함수의 값이 최소일 때 예측 모델이 최적화되었음을 의미한다.
03 함수 f(x)에서 x의 값이 a가 아니면서 a에 한없이 가까워질 때, f(x)의 값이 일정한

값 L에 한없이 가까워지면 L을 함수 f(x)의 라고 한다.

04 이차함수 y=f(x)의 그래프 위의 점 P(t, f(t))에서 접하는 접선의 기울기를 이차함수

y=f(x)의 x=t에서의 (이)라 하고 기호로 와/과 같이 나타

낸다.(단, t는 상수이다.)

05 미분계수가 0이 되도록 매개변수의 값을 갱신하여 손실함수가 최소일 때의 값을

근사적으로 찾아가는 최적화 알고리즘을 (이)라고 한다.

06 경사하강법에서 학습을 위한 식 a-kE'(a)에서 양의 상수 k와 같이 인공지능 학습

의 속도를 조절하는 역할을 하는 초매개변수를 (이)라고 한다.

기본 문제
07 세 자료 (0, 1), (1, 3), (2, 2)에 대하여 예측 모델 f(x)=ax+b의 손실함수를 E(a, b)

추론 라 할 때, E(0, 1)+E(1, 0)의 값을 구하시오.

08 자동차 운전 중에 장애물을 발견한 직후 운전자가 브레이크 페달을 밟을 때까지 걸리는

문제 시간을 공주시간이라고 하고, 공주시간 동안 자동차가 움직인 거리를 공주거리라고 한
해결
다. 어떤 운전자가 시속 x(km/h)로 주행할 때의 공주거리 y(m)를 여러 차례 실험하여
측정한 결과를 자료로 하여 주행 속도 x를 입력하면 공주거리 y를 예측하는 모델을

f(x)=ax라 하자. 손실함수가 E(a)=2a^2-6a+15로 주어질 때, 최적의 예측 모델

f(x)에 대하여 f(100)의 값을 구하시오.

142 Ⅳ. 최적화