인공지능 (AI)40 강화학습이란? 강화학습 (Reinforcement Learning) 쉬운 설명 1. 강화학습이란? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계학습의 한 분야로서, 일련의 행동들을 통해 어떤 환경에서 어떤 목표를 달성하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다. 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 강화학습은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy) 등의 개념을 사용합니다. 에이전트는 주어진 상태에서 행동을 선택하고, 환경은 그 행동에 따른 보상과 다음 상태를 제공합니다. 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적된 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다. 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘.. 2023. 4. 28. 지도학습 비지도학습 반지도학습 자가지도학습 이란 쉬운 설명 1. 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습이란? 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습은 모두 머신러닝의 기본적인 방법론입니다. 이들 방법론을 잘 이해하고 활용하면 머신러닝 모델의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 출력(정답) 데이터 쌍을 학습하여, 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측하는 방법. 즉, 정답이 있는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 비지도학습(Unsupervised Learning): 출력값이 없는 입력 데이터만으로 학습을 진행하여, 입력 데이터의 패턴을 찾는 방법. 정답이 없는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 반지도학습(Semi-Supervised Learning): 입력 데이터의 일부에만 정답 정보가 .. 2023. 4. 27. Few shot 러닝이란 One shot 러닝이란 Zero shot 러닝이란 쉬운 설명 1. few shot, one shot, zero shot 러닝이란? few-shot, one-shot, zero-shot learning은 인간과 유사하게 적은 양의 데이터로도 새로운 개념을 학습하고 추론할 수 있는 능력을 갖는 인공지능을 구현하기 위한 기술 중 하나이다. few-shot learning은 새로운 작업을 위해 적은 수(극히 소수)의 라벨된(정답이 있는) 데이터로부터 인공지능 모델을 학습하는 것을 의미한다. one-shot learning은 새로운 작업을 위해 하나의 라벨된 데이터로부터 학습하는 것을 의미한다. zero-shot learning은 새로운 작업을 위해 전혀 학습 데이터를 사용하지 않는 것을 의미한다. 대신 일반적으로 모델에 작업에 대한 설명만 제공한다. 2. 예시 예를 들어.. 2023. 4. 27. MLOps란? MLOps 쉬운 설명 1. MLOps 란? MLOps는 Machine Learning Operations의 약어로, 기계 학습 모델을 구축, 배포, 운영 및 유지 관리하는 과정에 대한 전반적인 프로세스 및 도구를 지칭합니다. MLOps는 머신러닝 모델의 생명주기 전반에 걸쳐 지속적인 개발과 배포를 가능하게 합니다. 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 머신러닝 (우리말로 기계학습)에 대해 알려드리려고 해요. 머신러닝은 인공지능 기술의 한 분야입니다. 인간의 지능을 흉내내기 위한 기술인거죠! 머신러닝은 컴퓨터가 스 ai-inform.tistory.com 2. MLOps의 배경 및 중요성 머신러닝 모델은 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 개발과 배포가 점점 어려워졌습니다. 이에 따라 MLO.. 2023. 4. 26. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 10 다음
