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컴퓨터 과학63

강화 학습: 행동과 보상을 통한 지능적 학습 1. 소개: 강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 특정 환경에서 에이전트가 행동을 취하고 그에 대한 보상을 통해 학습하는 프로세스를 다룹니다. 이는 에이전트가 최적의 전략을 찾아내고 누적된 경험을 통해 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 2. 기본 개념: 에이전트(Agent): 의사 결정을 수행하는 주체로, 강화 학습의 주체입니다. 환경(Environment): 에이전트가 상호 작용하는 대상으로, 에이전트의 행동에 대한 응답을 제공합니다. 상태(State): 현재 시점에서 환경과 에이전트의 상태를 나타냅니다. 행동(Action): 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 행동을 나타냅니다. 보상(Reward): 강화 학습의 목표는 에이전트가 받는 보상을 최대화하는 최적의 전략을 학습하는 것입니다. 3. 강.. 2024. 2. 7.
게임 이론: 전략, 결정, 그리고 균형의 학문 1. 소개: 게임 이론은 다양한 상황에서 다수의 참여자 간의 의사 결정과 상호 작용을 분석하는 학문으로, 주로 경제학, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이론적으로 게임 이론은 플레이어들이 최적의 전략을 선택할 때 나타나는 결과를 예측하고 설명합니다. 2. 기본 개념: 게임의 정의: 게임은 플레이어 간의 상호 작용, 이익 추구, 전략적 의사 결정을 포함하는 상황으로 정의됩니다. 플레이어: 게임에 참여하는 결정 주체로, 개인, 기업, 국가 등이 될 수 있습니다. 전략: 플레이어가 선택한 행동 계획으로, 다른 플레이어들의 의사 결정에 영향을 미칩니다. 균형: 각 플레이어가 자신의 전략을 변경하지 않고서는 더 나은 결과를 얻을 수 없는 상태를 의미합니다. 3. 기본적인 게임 형태: 제.. 2024. 2. 7.
딥 러닝: 데이터의 깊이에서 지능을 찾다 1. 소개: 딥 러닝은 기계학습의 한 분야로, 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 표현하는 기술입니다. 이는 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 구현된 심층 신경망을 활용하여 특징을 자동으로 추출하고 학습합니다. 2. 다층 신경망의 기본 구조: 입력층(Input Layer): 외부 데이터를 받아들입니다. 은닉층(Hidden Layers): 입력 데이터에서 특징을 추출하고 학습하는 층으로, 여러 층으로 구성됩니다. 출력층(Output Layer): 최종 결과를 출력합니다. 3. 특징과 학습: 딥 러닝은 특징 공학을 자동으로 시행합니다. 데이터의 다양한 특징이 여러 층을 통과하며 추출되고, 이를 통해 모델이 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 역전파 알고리즘을 통해 가중치가 조정되면서 모델이 예측을 .. 2024. 2. 6.
인공 신경망: 뇌의 동작을 모방하는 기술 1. 소개: 인공 신경망(ANN)은 뇌의 신경 세포와 유사한 구조와 동작 원리를 가진 기계 학습 모델입니다. 뉴런들이 서로 연결되어 정보를 처리하고 전달하는 방식을 모방하여, 패턴 인식, 의사 결정, 예측 등 다양한 작업에 사용됩니다. 2. 기본 구조: 인공 신경망은 여러 층(layer)으로 구성되어 있습니다. 입력층(Input Layer): 외부 환경에서 입력되는 데이터를 받습니다. 은닉층(Hidden Layers): 중간에 위치한 이 층들은 입력 데이터를 통해 학습하고 패턴을 추출합니다. 출력층(Output Layer): 최종 결과를 출력하는 층으로, 주어진 작업에 따라 달라집니다. 3. 뉴런의 동작: 인공 신경망의 기본 단위는 뉴런(neuron)입니다. 각 뉴런은 입력받아 가중치(weight)를 적.. 2024. 2. 6.

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