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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 가을 학술발표논문집 제20권 제2호
발행연도
1993.10
수록면
229 - 232 (4page)

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기존의 기계학습에서 다루어 오던 영역은 주로 대상물의 특징을 학습하여 재인하는데 특성치로 표현된 예제를 다루는 부분이었다. 이러한 접근은 복잡한 대상의 관계를 학습하는데 어려움이 있고 지능을 향상시키고자 하는 궁극적인 학습의 범위에 제한을 가져오게 된다. S.Muggleton과 W Buntine에 의해 제안되 Inverse Resolution은 귀납학습의 영역을 일차 술어논리로 확장시켰으며, 기존의 논리기반의 지식표현내에서 학습을 자연스럽게 다를수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Inverse Resolution을 연산자로 사용하여 일차 술어논리환경에서 예제를 학습하는 학습시스템을 Prolog을 사용하여 구현하였으며, 예제와 생성된 개념규칙도 Horn절을 기반으로 하고 있다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 술어논리에서의 기계학습

Ⅲ. Inverse Resolution을 이용한 규칙 생성

Ⅳ. Inverse Resolution을 이용한 학습 시스템

Ⅴ. 구현된 시스템에서의 학습 예

Ⅵ. 시스템의 한계 및 관련 연구

Ⅶ. 결론

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