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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 효과적인 RL 에이전트를 설계하려면 환경으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 기술이 필수적입니다. 이 블로그 게시물에서는 RL 에이전트를 위한 특징 추출의 중요성과 다양한 기법을 자세히 살펴보겠습니다.

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 환경으로부터 보상(Reward)을 받으며, 이 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습합니다. 그런데, 복잡한 환경에서는 에이전트가 원하는 목표에 도달하기까지 많은 시간과 시행착오가 필요할 수 있습니다. 이러한 학습 과정을 가속화하고, 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 보상 형성(Reward Shaping)이라는 기법이 사용됩니다. 보상 형성이란, 에이전트가 특정 행동을 하거나, 특정 상태에 도달했을 때 추가적인 보상을 제공하여 학습을 유도하는 방법입니다. 이 글에서는 보상 형성의 개념, 장단점, 그리고 실제 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.—🚀 보상 형성의 개..

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 탐험 (exploration)과 이용 (exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것은 강화 학습에서 중요한 과제입니다. 에이전트는 새로운 정보를 탐색하고 더 많은 보상을 받을 수 있는 행동을 시도해야 하지만, 이미 좋은 결과를 보이는 행동을 최대한 활용하여 보상을 극대화해야 합니다. 본 글에서는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 방법 중 하나인 상한 신뢰 구간 (Upper Confidence Bound, UCB) 알고리즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.—🤔 UCB란 무엇인가요? (What is UCB?)UCB는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 알..

🚀 딥러닝과 입자 물리학의 만남딥러닝 (Deep Learning, 심층 학습)은 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, 인공 신경망)을 기반으로 하는 머신 러닝 (Machine Learning, 기계 학습)의 한 분야이다. 딥러닝은 복잡한 데이터 패턴을 학습하고, 이를 통해 예측 및 분류 작업을 수행한다. 입자 물리학 (Particle Physics, 입자 물리학) 실험은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 이러한 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출하는 데 딥러닝이 혁신적인 도구로 부상하고 있다.🔬 입자 물리학 실험의 과제입자 물리학 실험은 거대한 입자 가속기 (Particle Accelerator, 입자 가속기)에서 입자를 충돌시켜 생성되는 다양한 입자들의 궤적과 에너지 ..

스마트 도시는 첨단 기술을 활용하여 시민의 삶의 질을 향상시키고 도시 운영의 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 딥러닝 (Deep Learning, DL)은 이러한 스마트 도시의 여러 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 수행하며, 방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 파악하는 데 매우 효과적입니다. 🏙️ 스마트 도시, 그리고 딥러닝의 역할 (Smart City and the Role of Deep Learning)스마트 도시는 인공 지능, 사물 인터넷 (IoT), 빅데이터 기술을 융합하여 도시의 자원을 효율적으로 관리하고 시민들에게 더 나은 서비스를 제공합니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 다양한 분야에서 활용되어 스마트 도시의 핵심 기능을 지원합니다. 예를 들어, 딥러닝은..

👋 딥러닝 기술은 오늘날 추천 시스템 (Recommendation Systems, 추천 시스템) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 글에서는 딥러닝의 기본 개념부터 실제 추천 시스템 구현에 이르기까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 안내합니다.💡 추천 시스템이란 무엇인가요? (What is a Recommendation System?)추천 시스템은 사용자 (User, 사용자)에게 적합한 아이템 (Item, 아이템)을 예측하고 추천하는 기술입니다. 예를 들어, 넷플릭스에서 영화를 추천하거나, 아마존에서 상품을 추천하는 것이 모두 추천 시스템의 예시입니다. 추천 시스템은 크게 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based filtering, 콘텐츠 기반 필터링), 협업 필터링 (Collabora..

🤖 딥러닝 분야에서 AutoML (자동 머신 러닝, Automatic Machine Learning)은 모델 개발 과정을 자동화하여 모델링 효율성을 극대화하는 기술입니다. 특히 지도 학습 (Supervised Learning)에서 AutoML은 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 등 복잡한 과정을 자동화하여, 개발자가 모델링에 들이는 시간과 노력을 줄여줍니다. 💡 AutoML의 개념 및 필요성 (AutoML 개념 및 필요성, Concept and Necessity of AutoML)전통적인 머신 러닝 모델 개발은 다음과 같은 단계를 거칩니다:데이터 수집 및 전처리 (Data Collection and Preprocessing): 데이터를 수집하고, 결측치를 처리하며, 특성 공..

딥러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 딥러닝의 핵심 개념 중 하나인 지도 학습 (Supervised Learning) 에 대해 알아보겠습니다. 💡지도 학습은 딥러닝을 포함한 머신 러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 학습 방법 중 하나입니다. 지도 학습의 기본 아이디어는 '정답'이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것입니다. 훈련 데이터 (training data) 라고 불리는 이 데이터는 입력 (input) 과 그에 해당하는 올바른 출력 (output, 또는 label) 쌍으로 구성됩니다. 모델은 이 데이터를 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 능력을 갖추게 됩니다.예를 들어, 강아지와 고양이 사진을 분류하는 모델을 생각해 봅시다. 🐶🐱입력 (..

🚀 TensorFlow 소개TensorFlow (텐서플로우)는 구글에서 개발한 강력한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크이다. 텐서플로우는 다양한 머신 러닝 (Machine Learning, 기계 학습) 및 딥러닝 (Deep Learning, 심층 학습) 모델을 구축하고 배포하는 데 사용된다. 대규모 데이터셋 (Dataset, 데이터 집합)을 처리하고 복잡한 신경망 (Neural Network, 신경망)을 구축하는 데 매우 효율적이다. 텐서플로우는 텐서 (Tensor, 텐서)라는 다차원 배열을 기반으로 연산을 수행하며, 다양한 프로그래밍 언어, 특히 Python (파이썬)을 지원한다.🧠 TensorFlow의 주요 특징텐서플로우는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있다:유연성 (Flexibility, 유연성)..