인공지능 과제 3 : : Patchman 
 인공지능 과제 3 
 2010 . 02 . 15 16 : 30 Univ Study / 인공지능 
 Univ Study / 인공지능 
 2009 . 2 학기 . 인공지능 
 1 . 어떤 정당 에서 는 과거 유권자 의 투표 성향 자료 를 기초 로 미래 의 새로운 유권자 들 에 대한 투표 성향 을 예측 하 려고 한다 . 아래 의 자료 는 9 명 의 유권자 들 이 과거 여당 ( +) 또는 야당 ( -) 에 투표 한 기록 이 다 . 각 유권자 에 대하 여 각각 성별 ( sex ) , 나이 ( age ) , 수입 ( income ) 에 대한 데이터 가 있 다 . 
 새로운 유권자 x 와 기존 유권자 사이 의 거리 : 
 가장 거리 가 가까운 6 , 7 , 9 를 선택 하 고 여당 을 + 1 , 야당 을 - 1 로 선정 하 면 , 
 ∴ 야당 
 ∴ 야당 ( 약 75 %) 
 2 . 어떤 과학 분야 문서 들 을 Physics , Biology , Chemistry 등 세 가지 카테고리 로 분류 한다고 하 자 . 다음 의 확률 은 Yahoo 로부터 수집 되 어 전문가 에 의해 미리 분류 된 웹 페이지 들 의 전자 코퍼스 ( corpus ) 를 분석 하 여 추정 되 었 다 . 예 를 들 어 Physics 에 해당 하 는 문서 에서 ‘ atom ' 이 라는 단어 가 나타날 확률 은 0 . 1 이 었 다 . 
 P ( atom | c ) 
 P ( carbon | c ) 
 P ( proton | c ) 
 P ( life | c ) 
 P ( earth | c ) 
 P ( force | c ) 
 문서 의 카테고리 가 주어졌 을 때 각각 의 단어 의 확률 은 독립 적 이 라고 가정 하 고 ( conditional independence ) , 다음 의 각 문장 들 이 각 카테고리 에 속할 확률 을 계산 하 시 오 . 단어 들 은 모두 기본 형 으로 변환 하 여 처리 한다고 가정 하 고 ( 예 : atoms → atom , forces → force ) , 위 의 표 안 에 있 지 않 은 단어 들 ( The , is 등 ) 은 무시 하 시 오 . 
 a ) The carbon atom is the foundation of life on earth . 
 P ( P | carbon , atom , life , earth ) 
 P ( B | carbon , atom , life , earth ) 
 P ( C | carbon , atom , life , earth ) 
 b ) The carbon atom contains 12 protons . 
 P ( P | carbon , atom , proton ) 
 P ( B | carbon , atom , proton ) 
 P ( C | carbon , atom , proton ) 
 c ) String theory attempts to unify all of the forces on earth . 
 P ( P | force , earth ) 
 P ( B | force , earth ) 
 P ( C | force , earth ) 
 3 . 다음 그림 은 자동차 가 시동 이 걸리 기 위한 여러 요소 들 의 관계 를 Bayesian network 으로 나타낸 것 이 다 . 
 0 . 023808 
 ∴ 0 . 1509 
 0 . 028768 
 ∴ 0 . 8176 
 4 . 어떤 지하 연구실 의 청소 로봇 은 외부 날씨 ( FINE , RAIN , SNOW ) 에 확률 적 으로 반응 하 는 크리스탈 을 가지 고 있 다 . 크리스탈 은 3 가지 색 ( RED , GREEN , BLUE ) 중 하나 의 색깔 로 변한다 . 날씨 의 변화 는 first - order markov process 라고 가정 하 고 , 날씨 의 transition probability 와 크리스탈 색의 output probability 가 아래 와 같이 주어진다 . 
 1 ) 오늘 날씨 가 RAIN 일 때 다음 이틀 이 연속 SNOW 일 확률 은 얼마 인가 ? 
 2 ) 어느 2 일 간 크리스탈 의 색이 ( BLUE → GREEN ) 으로 변하 는 것 이 관측 되 었 다면 , 
 그 2 일 간 가장 가능 성 이 높 은 실제 날씨 는 무엇 이 었 겠 는가 ? 사전 정보 가 없 을 때 , 
 ∴ snow , snow 
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