[인지심리학] 인공지능의 활용 - 기업신용평가

소개글

인공지능의 활용사례 분석보고서입니다.

목차

1. 들어가는 말
1) 인공지능의 방법
2) 귀납적 학습방법 (Inductive Learning)
3) 신경회로망 (Neural Network)

2. 본 론 : 사례기반추론과 기업신용평가
1) 사례 기반 추론의 구조
2) 사례 기반 추론 절차
3) 사례 추출
4) 사례 적용
5) 사례 학습
6) 기업 신용 평가 모형

3. 마치면서

본문내용

인공 지능 방법 중의 하나로 사례 기반 추론 방법은, Roger Schank가 1982년에 “ Dynamic Memory" 라는 저서에서 소개한 추론에 관한 기억 기반 접근 (memory- based approach) 방법이 사례기반 추론에 대한 최초의 연구이다. 그 이후로 사례기반 추론에 관한 연구가 활발히 일어났으며, 최근 몇 년간 문제해결(problem solving)과 학습(learning)의 도구로 많이 사용되고 있다. 실제로 Brown 과 Gupta에 따르면 성공적인 사례 기반 추론 시스템이 다양한 분야에서 개발되고 있으며, 최근에는 예산 작성(budgeting), 비용 추정(cost estimates), 자산 평가(asset appraisal), 내부 통제 평가(internal control evaluation) 등의 회계분야에서 적용되기 시작하고 있다. 이러한 사례 기반 추론의 기본 원리는 사람이 복잡한 문제를 해결하기 위해서 과거에 문제를 해결했던 경험을 되살려서 비슷한 사례를 추출하여 주어진 문제를 풀고자 하는 유사 추론, 혹은 경험적 추론을 하는 것에 기인한다. 여기서 사례 기반 추론과 유사 추론은 때때로 동의어로 사용되어지기도 하지만 엄밀히 말해서 두 방법은 서로 다른 것이다. 사례 기반 추론은 한 적용 분야(intra-domain)안에서 사용되는 방법이고, 유사추론은 서로 다른 적용 분야(across-domain)에서 사용되는 방법이다. 사례기반 추론 시스템은 사람 두뇌의 기억용량 한계를 극복하게 해 준다. 사례의 수가 크게 증가하게 되면 사람이 많은 과거의 사례 중에서 현재 주어진 문제와 가장 비슷한 사례를 찾는 것은 불가능하게 되어, 최근에 해결했던 사례나 가장 기억에 남는 사례만을 기억하여 주어진 문제를 해결하고자 한다. 사례 기반 추론 시스템은 이러한 사람 두뇌 한계를 극복해 주어 문제 해결을 보다 효율적이고 정확하게 하도록 해줄 수 있다. 사례 기반 추론은 사례와 사례에 대한 색인을 어떻게 표현할 것인가 하는 사례 기반 추론의 구조와 어떤 절차에 의해서 추론할 것인가 하는 사례 기반 추론 과 정으로 이루어 진다.

참고 자료

없음