강화학습 12

[머신러닝] 머신러닝(Machine Learning)이란?

머신러닝$($Machine Learning$)$이란? 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법이다. 머신러닝은 금융 서비스, 의료 서비스, 마케팅 등 다양한 분야에 적극적으로 활용될 수 있다. 인공지능과 머신러닝의 관계 인공지능 인공지능은 인간의 지능을 모방한 컴퓨터 시스템으로, 학습, 추론, 인지 능력 등 인간의 지능적 행위를 구현할 수 있도록 하는 기술을 의미한다. 머신러닝 머신러닝은 이러한 인공지능을 구현하기 위한 한 분야로, 데이터로부터 학습하고, 그 학습을 통해 패턴을 인식하며 결정을 내릴 수 있는 능력을 개발하는 과학이다. 딥러닝 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망의 구조와 알고리즘을 기반으로 한다는 점에서 머신러닝의 다른 기법들과 구별된다. 딥러닝은 여러 층은..

[강화학습] 1. Introduction to Reinforcement Learning

강화학습$($Reinforcement Learning$)$이란? 강화학습$($Reinforcement Learning, RL$)$은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 어떤 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 전략을 학습하는 과정이다. 여기서 중요한 점은 강화학습은 머신러닝의 학습 기법 중 하나이지만, 학습하는 방식은 일반적인 머신러닝과는 다르다는 점이다. 머신러닝과 강화학습의 차이점 학습 방식 피드백의 형태 환경 사용 데이터 머신러닝 -Supervised Learning -Unsupervised Learning -Instant Feedback -Correct Answer -Static Dataset -Fixed Dataset 강화학습 -No Supervisor -By Trial a..