전산 지능이란 무엇입니까?

전산 인텔리전스 (CI)는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 프로젝트의 초기 구조 부족에서 순서대로 프로젝트가 아래에서 위로 진화합니다. 이것은 자연 세계에서 볼 수있는 많은 과정과 유사합니다. 전산 지능에는 진화 과정과 같은 개념이 포함되며, 진화 과정 모델을 사용하여 문제를 해결하고 기계 학습에 적용될 때 로봇은 경험을 통해 학습 할 수 있습니다. 인간의 의사 결정과 유사한 시스템 인 퍼지 로직을 사용하여 모호하거나 불확실한 문제를 해결할 수 있습니다. 신경망은 인간의 뇌 기능에 기반한 시스템이며 복잡한 데이터에서 패턴과 추세를 감지하는 데 사용될 수 있습니다.

솔루션이 보장되고 엄격한 조건에 따라 문제가 제한되는 하드 컴퓨팅과 달리 컴퓨팅 인텔리전스는 소프트 컴퓨팅의 머리글에 속하며 성공적인 결과가 항상 발생하지는 않습니다. 컴퓨터 지능은 종종 진화 계산 분야와 같이 자연에서 영감을 얻어 복잡한 문제를 해결하기 위해 진화하는 시스템이 만들어집니다. 이것은 인공 지능 또는 합성 지능에 적용될 수 있으며, 경험을 통해 배우고 시간이 지남에 따라 개발되는 로봇을 만듭니다.

퍼지 로직을 기반으로 한 시스템은 계산 지능에서 인간의 사고 방식을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있습니다. 인지 로봇 공학 분야에서 생물학적으로 영감을받은 신경망과 결합하여 인간의 사고 과정과 유사한 방식으로 생각할 수있는 로봇을 만들 수 있습니다. 생각뿐만 아니라, 그러한 로봇은 인간처럼 불확실성에 직면하여 배우고, 기억하고, 인식하고, 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 사람의 요구를 더 잘 이해하여 사용 된 단어의 의미를 감지 할 수 있습니다. 가정용 작업을 수행하는 기계에 필수적 일 수 있습니다.

신경망은 일반적으로 계산 지능의 일부로 간주됩니다. 인간의 뇌와 마찬가지로, 그들은 신경과 유사한 수많은 상호 연결된 개별 부분으로 구성됩니다. 이 요소들은 신경 간의 연결처럼 요소 간의 연결이 조정 가능하므로 문제를 해결하고 학습하면서 학습합니다.

신경망이 데이터를 분석하는 방법을 배운 후에는 효과적으로 해당 분야의 전문가가 될 수 있으며 다양한 시나리오에서 결과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 유형의 전산 지능의 단점은 많은 컴퓨팅 성능이 필요하며 예측할 수없는 방식으로 작동 할 수 있다는 것입니다. 신경망은 사전 결정된 규칙 세트를 사용하여 의사 결정을 내리고 데이터에 맞게 조정하지 않는 전문가 시스템과 혼동해서는 안됩니다.