#reinforcement-learning
노트 2개
AI & Data
강화 학습: 에이전트·MDP·가치 함수와 알고리즘 분류강화 학습은 에이전트가 환경과 주고받는 상태·행동·보상으로 누적 보상을 최대화하는 정책을 배우는 방법이다. 기본 용어, 마르코프 결정 과정(MDP), 리턴·가치 함수·벨만 방정식, 모델 기반/모델 프리·가치 기반/정책 기반·온/오프 정책 분류, 응용 분야, 환경 점검과 알고리즘별 구현 요령을 정리한다.
AI & Data
딥러닝 직관으로 이해하기: 신경망으로 숫자에서 패턴 찾기인공지능을 「신경망으로 숫자에서 패턴 찾기」 한 문장으로 풀어 보는 입문 노트. 컴퓨터에서는 사진·소리·바둑판이 모두 숫자이고, 사람이 순서도를 짜는 프로그래밍과 달리 딥러닝은 곱하기·더하기 구조의 가중치를 학습으로 찾는다. 층이 쌓이며 선에서 눈·다리로 올라가는 특징, 설명하기 어려운 이유, 강화 학습과 알파고에서 알파제로로의 변화, 전이 학습까지 다룬다.