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🌟 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..

🤖 DDPG 소개: 딥러닝 기반 연속 행동 제어딥 디터미니스틱 정책 경사 (DDPG, 딥 디터미니스틱 정책 경사)는 강화 학습 (Reinforcement Learning, 강화 학습) 분야에서 연속적인 행동 공간 (Continuous Action Space, 연속 행동 공간)을 다루기 위해 설계된 알고리즘이다. 이는 환경과의 상호 작용을 통해 에이전트가 최적의 행동을 학습하도록 돕는 기술이다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 경사 (Policy Gradient, 정책 경사) 방법의 장점을 결합하여 복잡한 환경에서도 효과적인 학습을 가능하게 한다.🔑 핵심 개념: 액터-크리틱 구조DDPG의 핵심은 액터-크리틱 (Actor-Critic, 액터-크리틱) 구조를 사용한다는 것이다. 액터 (Actor, 액터)..

🤖 딥러닝 분야에서, 특히 강화 학습은 매우 흥미로운 영역입니다. 하지만, DQN(Deep Q-Network)과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 학습의 불안정성이라는 문제에 직면하곤 합니다. 이 글에서는 DQN의 이러한 문제점을 해결하고 학습의 안정성을 향상시키는 Double DQN(이하 DDQN)에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 DQN의 문제점: 과대평가 (Overestimation)DQN은 Q-value를 추정하기 위해 딥 뉴럴 네트워크를 사용합니다. 이 네트워크는 상태-행동 쌍에 대한 Q-value를 예측하는데, 여기서 문제는 과대평가의 경향이 있다는 것입니다. 과대평가는 Q-value가 실제 값보다 높게 추정되는 현상을 의미하며, 이는 학습 불안정성의 주요 원인 중 하나입니다. 과대평가는..

인공지능 분야에서 딥 러닝은 다양한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 부상했다. 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하여 목표를 달성하도록 학습하는 데 초점을 맞춘다. 이 글에서는 딥 RL의 핵심 개념 중 하나인 정책 경사 (Policy Gradient) 방법을 자세히 살펴보고, 그 원리, 장점, 그리고 실제 적용 사례를 소개한다.🚀 정책 경사 방법의 기본 개념 (Basic Concepts of Policy Gradient Methods)정책 경사 방법은 에이전트의 정책 (Policy)을 직접적으로 최적화하는 강화 학습 알고리즘의 한 유형이다. 정책은 주어진 상태에서 어떤 행동을 할지 확률적으로 결정하는 함수이다. 정책 경사 방법은 이 정책..

머신러닝은 끊임없이 진화하며 우리 사회에 혁신을 가져오고 있다. 이 글에서는 머신러닝 연구의 주요 미래 동향을 살펴보고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 개념과 예시를 제공한다.🚀 개요 (Overview)머신러닝 연구는 다양한 분야에서 활발하게 진행되고 있으며, 인간의 삶을 개선하는 데 기여하고 있다. 앞으로 머신러닝은 더욱 발전하여 더욱 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 데 사용될 것이다. 주요 연구 분야로는 딥러닝, 강화 학습, 자연어 처리, 그리고 머신러닝의 윤리적, 사회적 영향 등이 있다. 🧠 딥러닝 (Deep Learning)딥러닝은 인공 신경망 (Artificial Neural Networks)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야이다. 딥러닝 모델은 여러 개의 계층 (layers)으로 ..