강화학습2 에이전트와 강화학습 (4) - 강화학습 에이전트를 학습 환경에서 효율적으로 움직이게 하기 위해서는 학습을 통해서 에이전트가 제어지식을 획득해야 합니다. 학습 방법으로 머신러닝(ML; Machine Learning)이 효과적이며, 머신러닝 중에서도 특히 강화학습이 에이전트의 학습에 효과적입니다. 1. 머신러닝과 강화 학습 강화 학습은 머신러닝(기계학습; machine learning)의 일종으로, 기계가 취하는 행동에 서로 다른 보상(reward)을 제시하여, 보상을 가장 많이 받을 수 있는 방식이 무엇인지를 스스로 학습하도록 하는 방식입니다. 강화 학습은 비유하자면, 문제를 풀었을 때 채점을 해줌으로써 높은 점수를 얻는 답을 찾는 방식을 알아내도록 하는 것과 유사하다. 문제를 잘 해결하는 행동을 했을 때 보상을 해준다는 점에서, 행동주의 심리.. 2023. 6. 11. 머신러닝 학습 방법과 몇 가지 개념 (1) 1. 머신러닝(Machine Learning)의 학습 방법 머신러닝에는 다양한 학습 방법(기술)이 있습니다. 대표적인 몇 가지 학습 방법과 개념을 아래 도표로 소개합니다. 구체적이고 깊이 있는 내용은 이후 개별적으로 보다 깊이 있게 공부해 보겠습니다. 머신러닝(Machine Learning)의 대표적인 학습 방법 방법의 명칭 개념 설명 K-인접기법 분류 지식의 학습 방법. 특정 공간에 배치된 데이터세트를 분류하기 위한 지식으로 이용한다. 주어진 표본에서 거리가 가까운 순으로 k개의 데이터세트를 조사해서 다수를 차지하는 데이터세트가 속하는 클래스를 분류 결과의 클래스로 삼는다. 결정트리 두 갈래로 나뉜 나무 구조에 따라 특정 분류 순서를 기술한 데이터 구조. 복수의 특징을 통해 성질이나 분류를 결정할 수 .. 2023. 5. 13. 이전 1 다음 728x90
