Page 239 - 고등학교 인공지능 기초

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• 최빈값 l 145 l 주어진 자료 중 가장 많은 빈도로 나타나는 값 • 학습 l 14 l 직·간접적 경험이나 훈련에 의해 지속해서 지각하
이다. 고, 인지하며, 변화시키는 행동 변화이다.
• 최상 우선 탐색(best first search) l 81 l 노드 중에서 목표 노드 • 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) l 111 l
까지 남은 거리가 가장 짧은 노드를 확장하여 탐색하는 방법이다. 이미지 데이터를 분석하는 데 주로 사용되는 심층 신경망의 한 종
• 추론 l 14, 90 l 이미 알고 있는 사실들을 종합해 논리적인 결론 류이다.
에 이르는 과정을 말한다. • 핵심 속성 l 125 l 레이블 속성을 예측하는 데 필요한 속성이다.
• 출력층 l 110 l 인공 신경망의 여러 층 중에서 은닉층으로부터 • 핵심 속성 추출 l 127, 158 l 레이블 속성을 예측하는 데 필요
값을 넘겨받아 인공 신경망의 판단 값을 출력하는 최종 층이다. 한 속성만 골라내는 과정이다.
• 현재 상태 l 78 l 문제 해결 과정에서 문제가 해결되지 않은 초
ㅋ 기 상태를 말한다.
• 화학/가스 센서 l 44 l 대기 중 측정하고자 하는 가스의 양을 인
• 컴퓨터 비전(CV, Computer Vision) l 54 l 카메라와 센서로 컴
식하는 센서이다.
퓨터에 시각 기능을 구현해 이미지를 인식하고 분석해 유용한 정보
• 회귀 l 101 l 연속된 값 중 데이터가 어떤 값일지를 예측하는 것
를 생성하는 기술이다.
이다.
• 클래스 속성 l 168 l 분류의 정답인 레이블 속성과 같은 말이다.
• 훈련 데이터 l 166 l 데이터가 가지고 있는 패턴을 기계학습 모
ㅌ 델에 학습시키기 위해 사용하는 데이터이다.
• 휴리스틱(heuristics) l 81 l 불충분한 시간이나 정보로 인하여
• 탐색 트리(search tree) l 79 l 탐색 과정을 표현하기 위한 여러 합리적인 판단을 할 수 없거나, 체계적이면서 합리적인 판단이 굳
방법 중 탐색 경로를 나무 모양의 그래프로 표현한 구조를 말한다. 이 필요하지 않은 상황에서 사람들이 빠르게 사용할 수 있게 보다
• 테스트 데이터(test data) l 166 l 시스템이나 시스템 구성 성분 용이하게 구성된 간편 추론의 방법이다.
들의 성능을 시험하기 위하여 사용하는 데이터이다. • 흉부 컴퓨터 단층 촬영(CT, Computed Tomography) l 151 l
• 트롤리 딜레마 l 212 l 여러 사람을 구하기 위해 한 사람을 희생 방사선이나 초음파를 여러 각도에서 비추어, 투영된 인체 내부 영
하는 것이 도덕적으로 허용 가능한지에 관한 가정된 윤리학 분야의 상을 컴퓨터로 해석하여 화상으로 처리한 뒤 단면의 모습을 재생함
사고 실험이다. 으로써 종양을 포함한 여러 질환을 진단하는 기술이다.
• 패턴 인식(pattern recognition) l 56 l 데이터에서 핵심 정보를 • 히트맵(heat map) l 56 l 색상으로 표현할 수 있는 정보를 이미
추출하는 것을 말한다. 지 위에 열 분포 형태의 그래픽으로 출력하는 것이다.
• 퍼셉트론(perceptron) l 110 l 인공 신경 세포를 지칭하는 말로
입력값을 전달받아 계산한 값이 문턱값을 넘으면 다음 인공 신경
세포에 전달할 값을 출력한다.
• 평균값 l 145 l 측정값을 전부 더하여 그 개수로 나눈 값이다.
• 평등 의식 l 205 l 인간의 기본적인 가치가 차별 없이 고르고 한
결같다는 의식을 말한다.
• 포털 사이트 l 151 l 입구가 되는 사이트라는 뜻으로, 수많은 사
이트를 특정한 분류에 따라 정리해 놓고 주소를 링크시켜서 사용자
들이 원하는 곳을 쉽게 찾아갈 수 있도록 만든 사이트이다.

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용어 설명