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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Reinforcement Learning
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 ...
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Reinforcement Learning
Machine Learning
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머신러닝
머신러닝(ML)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하며 예측을 하고, 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지남에 따라 의사결정을 개선할 수 있도록 합니다....
2 분 읽기
Machine Learning
AI
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멀티홉 추론
멀티홉 추론은 AI, 특히 자연어 처리(NLP)와 지식 그래프 분야에서 시스템이 복잡한 질문에 답하거나 결정을 내리기 위해 여러 정보를 연결하는 과정입니다. 이는 데이터 소스 간의 논리적 연결을 가능하게 하여, 고급 질문 응답, 지식 그래프 완성, 그리고 더욱 똑똑한 챗봇을 지원합니다....
6 분 읽기
AI
Multi-Hop Reasoning
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에이전틱(Agentic)
에이전틱 AI는 시스템이 자율적으로 행동하고, 결정을 내리며, 최소한의 인간 감독으로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 인공지능의 고급 분야입니다. 기존의 AI와 달리, 에이전틱 시스템은 데이터를 분석하고, 역동적인 환경에 적응하며, 다단계 프로세스를 자율적이고 효율적으로 실행합니다...
8 분 읽기
Agentic AI
Autonomous AI
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인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)
인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 강화 학습 알고리즘의 훈련 과정에 인간의 입력을 통합하여 AI가 보다 인간의 가치와 선호도에 맞추도록 유도하는 기계 학습 기법입니다. 기존의 강화 학습이 미리 정의된 보상 신호에만 의존하는 것과 달리, RLHF는 인간의 판단을 활용하여 AI 모델...
2 분 읽기
AI
Reinforcement Learning
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