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 ...
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Reinforcement Learning
Machine Learning
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Autonomous Systems
구현된 AI 에이전트
구현된 AI 에이전트는 물리적 또는 가상 몸체를 통해 환경을 인지하고 해석하며 상호작용하는 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트가 로보틱스와 디지털 시뮬레이션에서 어떻게 동작하며, 인지, 추론, 행동이 요구되는 작업을 수행하는지 알아보세요....
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AI Agents
Embodied AI
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