인공신경망(Artificail Neural Networks)
인공 신경망(ANN)은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. ANN은 정보를 처리하고 입력 데이터를 기반으로 예측하는 상호 연결된 노드 또는 뉴런의 층으로 구성됩니다.
ANN에서는 입력 데이터가 네트워크를 통해 전달되고, 모델 예측의 정확도를 향상시키기 위해 학습 중에 뉴런 간 연결의 가중치가 조정됩니다. ANN은 분류, 회귀 및 패턴 인식을 포함한 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.
교통(Transportation)
ANN은 교통 흐름을 최적화하고, 이동 시간을 예측하고, 대중 교통을 개선할 수 있습니다. ANN은 교통 흐름을 최적화하기 위해 교통 네트워크에서 차량, 보행자 및 기타 요소 간의 상호 작용을 모델링하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, ANN은 하루 중 다른 시간의 교통량 및 혼잡 수준을 예측하고 교통 신호 및 기타 제어를 조정하여 교통 흐름을 개선하고 혼잡을 줄일 수 있습니다.
제조(Manufacturing)
ANN은 제조 공정을 최적화하고 제품 결함을 식별할 수 있습니다. ANN은 가공, 조립 및 품질 관리와 같은 다양한 제조 공정을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, ANN은 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 생산 공정의 패턴을 식별하고 온도, 압력 또는 속도와 같은 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
교육(Education)
ANN은 학습을 개인화하고, 학생의 성과를 예측하며, 추가적인 지원이 필요할 수 있는 학생을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. ANN은 학생의 성과, 선호도 및 관심사에 대한 데이터를 분석하여 학습을 개인화하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, ANN은 개별 학생의 요구 및 학습 스타일에 맞춘 학습 자료, 활동 및 평가를 추천하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, ANN은 이전 학업 데이터, 인구 통계학적 데이터 및 사회 경제적 상태와 같은 다양한 요인에 기초하여 학생의 성과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 교육자가 뒤쳐질 위험이 있는 학생을 식별하고 그들에게 추가적인 지원을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
ANN이 인간이 이해할 수 있도록 설명을 제공할 수 있는 한 가지 방법은 "특징 시각화"라고 불리는 기술을 통해입니다. 특징 시각화는 ANN이 어떻게 예측을 하는지 이해하기 위해 ANN에 의해 학습된 패턴의 시각적 표현을 생성하는 것을 포함합니다.
예를 들어, 이미지 인식에서, ANN은 이미지의 가장자리, 질감 또는 모양과 같은 이미지의 다른 특징을 인식하는 것을 배울 수 있고 그 특징을 사용하여 이미지를 다른 범주로 분류할 수 있습니다. 이러한 특징을 시각화함으로써, 연구자들은 ANN이 어떻게 이미지에서 물체를 인식하는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있고 정확한 분류를 위해 어떤 특징이 가장 중요한지를 식별할 수 있습니다.