Q-러닝
Q-러닝은 인공지능(AI)과 머신러닝, 특히 강화학습에서 핵심적인 개념입니다. 에이전트가 보상이나 페널티를 통한 상호작용과 피드백을 통해 최적의 행동을 학습하도록 하여, 시간이 지남에 따라 의사결정을 개선할 수 있게 합니다....
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AI
Reinforcement Learning
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Algorithms
강화 학습
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경 내에서 일련의 결정을 내리도록 훈련하여, 보상이나 벌점의 형태로 피드백을 받으며 최적의 행동을 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 강화 학습의 핵심 개념, 알고리즘, 응용 분야 그리고 도전 과제를 살펴보세요....
9 분 읽기
Reinforcement Learning
AI
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강화 학습 (RL)
강화 학습(RL)은 에이전트가 행동을 수행하고 피드백을 받으면서 의사 결정을 학습하는 기계 학습 모델 훈련 방법입니다. 보상 또는 벌점 형태의 피드백은 에이전트가 시간이 지남에 따라 성능을 향상하도록 안내합니다. RL은 게임, 로보틱스, 금융, 헬스케어, 자율주행차 등 다양한 분야에서 ...
2 분 읽기
Reinforcement Learning
Machine Learning
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경사 하강법
경사 하강법은 머신러닝과 딥러닝에서 비용 함수 또는 손실 함수를 반복적으로 모델 파라미터를 조정하여 최소화하는 데 널리 사용되는 기본 최적화 알고리즘입니다. 신경망과 같은 모델 최적화에 매우 중요하며, 배치, 확률적, 미니배치 경사 하강법 등의 형태로 구현됩니다....
4 분 읽기
Machine Learning
Deep Learning
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부스팅
부스팅은 여러 개의 약한 학습자의 예측을 결합하여 강한 학습자를 만드는 머신러닝 기법으로, 정확도를 향상시키고 복잡한 데이터를 처리합니다. 주요 알고리즘, 장점, 도전 과제, 실제 적용 사례를 알아보세요....
3 분 읽기
Boosting
Machine Learning
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의사결정나무
의사결정나무는 입력 데이터에 기반하여 결정을 내리거나 예측을 수행하는 데 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다. 트리와 유사한 구조로 시각화되며, 내부 노드는 테스트를, 가지는 결과를, 리프 노드는 클래스 레이블 또는 값을 나타냅니다....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
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