Prediction

 

미래를 예측하는 것은 인간의 오랜 꿈이다. 그러나 그것은 너무 어렵다. 예측하려는 욕망은 너무 강하고 거의 모든 인간 삶의 중요한 부분이다. 과학적인 맥락에서, 예측이라는 것은 특별한 조건에서 발생하는 근거가 있는 (rigorous) 또는 계량의 (quantitative) 명제이다. 예를들면 "A 가 참이라면 B 도 참일것이다" 와 같은 형태의 표현이다. 그러한 과학적 방법은 과학이론의 논리적 결과인 예측을 테스트함으로써 형성된다. 예측이 관찰 (observation) 과 무관하다는 이론은 아마도 맞지않을 것이다. 여러 과학분야에서 바람직한 이론이라는 것은 상대적으로 적은 원칙 (principles) 으로부터 많은수의 사건들을 예측하는 것이다. 그러한 예측은 현대 과학과 기술의 기초이다. 과학적 방법에서 예측이라는 것의 위치는 다음과 같다. ..... (Wikipedia : Prediction)

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전통적인 컴퓨터 설계에서 "입력→조합회로 또는 순서회로→출력" 의 과정을 그대로 전용하면 다음과 같이 표현된다. 예측은 입력 X 와 System S 를 알고서 출력 Y 를 얻는 것이다.

term :

귀납법 (Induction)   불확실성 (Uncertainty)    확률 (Probability)    전문가시스템 (Expert System)   시계열분석 (Time Series Analysis)   데이타마이닝 (Data Mining)   예측 (Prediciton)   진단 (Diagnosis)   추론 (Reasoning)   신경망 (Neural Network)   Support Vector Machine   칼만필터 (Kalman Filter)   날씨 (Meteorology)

lab :

KAIST 경제/경영 Forecasting Lab : 전덕빈

기상연구소 Forecasting Research Lab