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머신러닝 모델을 훈련할 때 과적합은 흔히 발생하는 문제 중 하나이다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 지나치게 잘 맞지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 현상을 말한다. 이러한 과적합을 방지하기 위해 다양한 방법들이 사용되는데, 그 중 하나가 드롭아웃(Dropout)이다. 드롭아웃은 신경망 모델에서 과적합을 줄이기 위해 사용되는 효과적인 정규화(Regularization) 기법이다. 이 글에서는 드롭아웃의 개념, 작동 방식, 장점 및 활용 예시를 자세히 알아본다.🎨 드롭아웃(Dropout)이란?드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 임의로 일부 뉴런을 비활성화시키는 방법이다. 각 훈련 단계마다 뉴런을 선택적으로 제외함으로써, 모델이 특정 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지한다. 이러한 과정은 모델의..

메타 강화 학습(Meta-Reinforcement Learning, MRL)은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 한 분야로, 빠른 학습과 적응 능력을 목표로 합니다. MRL은 다양한 환경에서 효율적으로 학습하고 새로운 환경에 빠르게 적응하는 에이전트를 개발하는 데 중점을 둡니다. 이는 딥러닝과 RL의 발전을 통해 더욱 중요해지고 있으며, 실제 문제 해결에 적용 가능한 기술을 제공합니다.🤔 메타 강화 학습의 기본 개념 (Fundamental Concepts of Meta-Reinforcement Learning)메타 강화 학습은 학습하는 방법을 학습하는 개념입니다. 기존 RL 에이전트가 특정 환경에서 최적의 정책을 찾는 데 집중하는 반면, MRL 에이전트는 여러 환경(혹은 태..