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정보 이득은 머신러닝, 특히 의사 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘에서 중요한 개념입니다. 이 글에서는 정보 이득의 정의, 계산 방법, 그리고 실제 사용 예시를 통해 정보 이득을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠습니다. 정보 이득을 통해 의사 결정 트리가 어떤 기준으로 데이터를 분할하는지 알아보고, 정보 이득의 한계점과 이를 극복하기 위한 방법도 함께 살펴보겠습니다.🤔 정보 이득이란? (What is Information Gain?)정보 이득(Information Gain)은 특정 속성(feature)을 사용해 데이터를 분할했을 때 얻게 되는 정보량의 변화를 의미합니다. 정보 이득은 어떤 속성이 분류 문제에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 평가하는 데 사용됩니다. 즉, 어떤 속성을 기준으로 데이터..

결정 트리(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. 데이터의 특징(feature)을 기반으로 의사 결정을 내리는 과정을 트리 구조로 표현하며, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 모두 적용 가능하다. 이해하기 쉽고 시각적으로 표현하기 용이하여 많은 분야에서 활용되고 있다.🌱 결정 트리(Decision Tree)란?결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 규칙을 트리 형태로 표현하는 모델이다. 각 노드(node)는 특징(feature)에 대한 테스트를 나타내고, 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 분기(branching)를 나타낸다. 리프 노드(leaf node)는 최종 결정 또는 예..

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 방법을 연구합니다. Soft Actor-Critic (SAC)은 이 분야에서 최근 각광받는 알고리즘 중 하나입니다. SAC는 안정적인 학습과 효율적인 탐색을 가능하게 하여 복잡한 환경에서도 좋은 성능을 보입니다. 이 글에서는 SAC 알고리즘의 핵심 개념, 작동 방식, 그리고 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.— 🚀 SAC의 기본 개념 (Basic Concepts of SAC)SAC는 액터-크리틱 (Actor-Critic) 기반의 강화 학습 알고리즘입니다. 액터는 환경에서 행동을 선택하는 역할을 담당하고, 크리틱은 선택된 행동의 가치를 평가합니다. SAC는 여기에 엔트로피 (..

🌟 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야에서 Soft Actor-Critic (SAC) 알고리즘은 최근 몇 년 동안 큰 주목을 받고 있다. SAC는 효율적인 탐색 (exploration)과 안정적인 학습을 가능하게 하여 복잡한 환경에서의 문제 해결 능력을 향상시킨다.🤔 SAC의 기본 개념SAC는 actor-critic (행위자-평가자) 기반의 off-policy (오프-폴리시) 강화 학습 알고리즘이다. 기존의 actor-critic 알고리즘과 달리, SAC는 entropy (엔트로피)를 보상 함수에 추가하여 정책의 무작위성을 장려한다. 엔트로피는 정책의 불확실성을 측정하는 지표로, 높은 엔트로피는 정책이 다양한 행동을 시도하도록 유도하여 탐색을 촉진한다. 핵심 개념:Ac..