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지도학습3

[IITP] 강화학습 연구 및 융합 기술 동향 - 출처: [IITP] 강화학습 연구 및 융합 기술 동향 - 김민석 상명대학교 교수 IV. 결론 지금까지 살펴본 비지도 강화학습은 학습의 여러 가지 측면에서 예측 가능성, 보상함수 의 확장성, 시간적 효율성, 학습 안정성 등의 새로운 도전과제들이 여전히 남아 있다. 비록 기술 확장 및 성능 최적화 측면에서 강화학습은 여전히 보상함수 설계, 환경 상태 정보의 제약, 시뮬레이션 환경과 실제 환경의 구조적 차이, 확장 이전성 문제, 적용 분야의 다양성 부재 등의 이슈들이 아직 해결해야 하는 문제로 남아 있지만, 다양한 측면 에서 지속적인 연구 및 개발이 진행되고 있으므로 앞으로 더욱 기대가 높은 연구 분야이 다. 또한, 여러 기술 간의 융합 연계성을 적용하여 학습 기반의 제어기술을 세분화한다면 단계별로 다양한.. 2021. 3. 31.
지도 학습 vs. 비지도 학습 (Supervised Machine Learning vs. Unsupervised Machine Learning) 1. 지도 학습(Supervised Machine Learning) - 기계가 데이터를 어떻게 해석하는지 파악할 수 있도록 정답을 전달하며 학습시키는 방법- 데이터에 태그나 해설을 달아 기계가 답을 찾을 수 있게 하므로 Input과 Output이 확실- 많은 동물 사진을 반복하여 보여주면서 어떤 동물인지 가르쳐주고 학습시키는 방법- 필요한 결과에 따라 분류(Classification)와 회귀(Regression) 두 가지로 구분- 분류(Classification)주어진 데이터를 카테고리로 분류하는 것이진 분류(Binary Classification): 어떤 메일이 스팸인지 아닌지 구분다중 분류(Multi-label Classification): 언어를 입력했을 때 한국어, 영어, 중국어 등 다양한 옵션에.. 2020. 6. 24.
[iitp] 현실 같은 가짜를 상상으로 만들어 내는 새로운 인공지능 'GAN' - 박종훈 *** [iitp] 현실 같은 가짜를 상상으로 만들어 내는 새로운 인공지능 'GAN' - 박종훈 *** 문서: ■ 빈센트(Vincent) AI - 이용자가 스타일러스 입력 펜을 사용해 간단히 스케치한 그림을 실시간으로 유화나 네온 색상의 팝아트 등 7가지 예술작품 스타일로 변환시켜 주는 응용 프로그램 - 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants), 엔비디아 기술 이용 제작 - 두 개의 신경망을 이용하여 이전에 비해 훨씬 더 적은 표본으로도 응용 프로그램을 생성할 수 있었다는 점에서 주목 받고 있음 - 정밀한 튜닝 작업을 거친 'GAN(Generative Adversarial Network)', 즉 "생성적 대립쌍 신경망"을 적용함 ■ 갠 신경망(GAN, Generative Adversar.. 2017. 11. 22.