1. 지식 표현의 한계 전문가 시스템은 도메인 전문가의 지식을 기반으로 작동하지만, 모든 도메인 지식을 완벽하게 표현하기는 어렵습니다. 복잡한 문제 영역에서 모든 가능성과 상황을 고려하기 어렵고, 일부 주관적인 판단이 필요한 경우도 있어 실제 세계를 완벽하게 모델링하는 데 제약이 존재합니다. 2. 신뢰성과 오류 처리 전문가 시스템은 사용자에게 신뢰할 만한 결정을 제공해야 하나, 초기에 구축된 지식 베이스는 정확하지 않거나 오류를 포함할 수 있습니다. 동일한 질문에 대해 다른 결과를 반환하는 모순성이 발생할 수 있어 신뢰성과 오류 처...

1. 무형식학습의 특징 무형식학습은 사전 정보 없이 데이터의 패턴과 구조를 스스로 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 비지도 학습, 데이터 내부 관계 파악, 데이터 분포와 패턴 추출, 전처리와 데이터 변환에 활용 등이 있습니다. 2. 형식학습의 특징 형식학습은 주어진 데이터와 정답(레이블)을 기반으로 패턴을 학습하는 방식입니다. 주요 특징으로는 지도 학습, 레이블 기반 학습, 분류와 회귀 작업, 정답 기반 학습, 모델 평가와 일반화 등이 있습니다. 3. 무형식학습과 형식학습의 차이점 무형식학습과 형식학습의 주요 차이점은 데이터의 ...