에이전트3 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. 에이전트와 강화학습 (2) - 소프트웨어 에이전트 2. 소프트웨어 에이전트 소프트웨어 에이전트(agent)는 상태를 가진 에이전트가 외부와 상호작용하면서 상태의 변화를 반복하는 소프트웨어입니다. 에이전트 기술은 인공지능, 분산처리, 이동 컴퓨팅, 네트워크 프로토콜, 미들웨어, 객체지향 기술 등 다양한 기술들이 포함된 소프트웨어입니다. 소프트웨어 에이전트(agent)의 종류로는 분산 환경에서 상호 협력을 통해 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램인 다중 에이전트 시스템(Multi Agent System), 네트워크 에이전트 또는 순회 에이전트로 불리며 프로그램 자체가 네트워크를 돌아다니며 수행하는 모바일 에이전트(Mobile Agent), 사용자의 작업을 돕는 형태의 프로그램인 보조 에이전트(Assistant Agent), 사용자가 컴퓨터 시스템을 쉽게 사용할.. 2023. 6. 9. 에이전트와 강화학습 (1) - 에이전트와 셀룰러 오토마타 이번에는 상태(status;)를 가지고 있고 환경과 상호작용하는 에이전트(agent)에 관해 알아봅니다. 에이전트는 사전적으로는 대리인 또는 대행인이란 뜻이지만, 컴퓨터 분야에서의 에이전트(agent)란 사람대신 업무를 처리하는 지능적인 소프트웨어 또는 하드웨어(로봇)를 의미하며 정보를 알아서 찾아주는 검색엔진과 검색로봇 등이 대표적인 예입니다. 에이전트는 실체가 없는 소프트웨어 에이전트와 실체가 있는 에이전트인 몸체를 가진 로봇 등으로 구분됩니다. 이런 에이전트의 개념들에 대해 알아보고 에이전트의 학습 방법인 강화학습에 대해 공부하겠습니다. 1. 에이전트와 셀룰러 오토마타(CA; Cellular Automata) 1.1 에이전트(agent) 에이전트(agent)는 상태(status)를 가지고 있고 환경.. 2023. 6. 8. 이전 1 다음 728x90
