반응형 알고리즘4 강화학습이란? 게임에서 실세계 응용까지 안녕하세요. 오구동입니다. 요즘 인공지능 기술이 많이 발전하면서 강화학습이라는 용어를 많이 들어보셨을 것 같아요. 오늘은 제가 강화학습에 대해 알아보고, 어떻게 게임에서부터 실세계 응용에 이르기까지 활용되는지에 대해 간단하게 소개해드릴게요! 강화학습이란 무엇인가 강화학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 방법입니다. 강화학습은 인간의 학습 방식에서 영감을 받아 개발되었습니다. 에이전트는 환경을 관찰하고 특정 상태에서 행동을 선택하여 보상을 받게 됩니다. 이를 통해 에이전트는 보상을 최대화하는 최적의 행동 전략을 학습하려고 노력합니다. 강화학습의 기본 용어 소개 1. 에이전트 강화학습을 수행하는 주체로, 환경과 상호작용하며 행동을 선택합니다 2.. 2024. 2. 3. 인공지능의 미래: 퀀텀 컴퓨팅의 역할 안녕하세요. 오구동입니다. 오늘은 인공지능(AI)의 미래에 대해 이야기해보려고 해요. 특히 퀀텀 컴퓨팅이 어떤 역할을 할 수 있는지에 대해 알아볼 건데요. 퀀텀 컴퓨팅은 우리 일상에서 접하는 컴퓨터와는 다른 원리로 동작하고, AI 분야에서의 혁신적인 발전을 기대할 수 있어요. 함께 알아보도록 할까요? 인공지능의 현재 상황과 미래의 전망 현재 인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 미래에는 더욱 놀라운 발전이 예상됩니다. 인공지능은 이미 우리 일상생활에 많은 영향을 미치고 있으며, 미래에는 더욱더 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다. 특히 퀀텀 컴퓨팅이 등장함으로써 인공지능의 발전은 한층 더 가속화될 것으로 예측됩니다. 퀀텀 컴퓨팅 개념 이해 퀀텀 컴퓨팅은 전통적인 바이너리 비트가 아닌 퀀텀 비트 또.. 2024. 2. 2. 딥러닝의 작동 방식: 신경망 이해하기 안녕하세요. 오구동입니다. 오늘은 딥러닝에 대해 알아보려고 해요. 딥러닝은 요즘 많이 들어본 용어인데, 정확히 어떻게 작동하는지 궁금하지 않으셨나요? 저도 그랬는데, 이번 기회에 함께 신경망의 작동 방식에 대해 알아보도록 해요. 함께 딥러닝의 세계로 들어가 볼까요? 딥러닝과 머신러닝의 차이점 딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 분야에서 중요한 개념이지만, 두 가지는 서로 다른 접근 방식과 목표를 가지고 있습니다. 머신러닝은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 학습하여 모델을 구축하는 프로세스입니다. 이러한 모델은 주어진 입력 데이터에 대해 적합한 출력을 예측하는 것이 목표입니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방식으로 이루어질 수 있으며, 주로 통계적인 기법을 사용하여 데이터를 분석.. 2024. 2. 2. 인공지능의 기본 원리:머신러닝과 딥러닝 안녕하세요. 오구동 입니다. 오늘은 인공지능에 대해서 알아볼까 해요. 최근에 많은 사람들이 관심을 갖고 있는 인공지능은 우리 일상에서도 점점 더 많이 사용되고 있어요. 그중에서도 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 핵심 원리로 알려져 있어요. 이번에는 머신러닝과 딥러닝에 대해서 조금 더 자세히 알아보도록 할게요! 인공지능이란 무엇인가 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하고 흉내내는 분야입니다. 이를 통해 기계가 사고, 학습, 문제 해결 등을 수행할 수 있게 됩니다. 인공지능은 주로 머신러닝과 딥러닝 등의 기술을 기반으로 구현되며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 인공지능의 발전: 과거에서 현재까지 인공지능은 과거부터 연구되었으며, 초기에는 주로 규칙 기반 시스템이 사용되었습니다. 이는 사람들이 .. 2024. 2. 1. 이전 1 다음 반응형