728x90 학습3 강화 학습에서 보상 함수의 미분 응용 강화 학습에서 보상 함수는 에이전트가 특정 상태에서 행동을 수행한 결과를 평가하는 중요한 요소입니다. 보상 함수는 에이전트의 목표를 정의하며, 이를 통해 에이전트는 최적의 정책을 학습하게 됩니다. 미분은 보상 함수와 가치 함수의 변화율을 계산하여 강화 학습 알고리즘의 수렴 속도를 높이고, 최적화를 돕는 데 활용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습에서 보상 함수와 미분의 응용에 대해 알아보겠습니다.1. 강화 학습과 보상 함수보상 함수 \(R(s, a)\)는 상태 \(s\)에서 행동 \(a\)를 수행한 후 에이전트가 받는 즉각적인 보상을 나타냅니다. 이 보상 함수는 다음과 같은 목적을 가집니다:행동 평가: 에이전트의 행동이 목표에 얼마나 가까운지를 평가합니다.정책 학습: 누적 보상을 극대화하는 방향으로 학습하도.. 2025. 1. 12. 온라인 학습과 대면 학습의 만족도 비교 온라인 학습과 대면 학습은 각각 장단점이 있으며, 학습 만족도에 미치는 영향도 다르게 나타날 수 있습니다. 이번 글에서는 온라인 학습과 대면 학습의 만족도를 비교하고 분석하는 방법과 실험 예시를 소개합니다. 이를 통해 학습 환경의 특성과 학생들의 선호도를 이해하고, 학습 효과를 극대화하기 위한 방향성을 제시할 수 있습니다.온라인 학습과 대면 학습 만족도 비교 조사 목적목적:1. 온라인 학습과 대면 학습에서 학생들이 느끼는 만족도를 비교합니다.2. 각 학습 방식의 주요 장점과 단점을 파악합니다.3. 학습 환경의 개선점을 제안합니다.조사 준비물1. 설문 조사 도구(구글 폼, 설문지 등)2. 데이터 분석 도구(엑셀, 구글 스프레드시트, 파이썬 등)3. 조사 대상자(학생, 교사 등 다양한 학습 환경 경험자)4... 2025. 1. 7. 확률 모델링 및 베이지안 학습의 수식 | 인공지능 세특 확률과 통계는 인공지능에서 불확실한 데이터를 처리하고, 모델을 학습하는 데 필수적인 역할을 합니다. 특히, 확률 모델링과 베이지안 학습은 데이터를 기반으로 예측을 수행하고, 새로운 정보가 주어질 때 기존 예측을 업데이트하는 데 사용됩니다. 베이지안 학습은 베이즈 정리를 기반으로 하며, 조건부 확률을 통해 모델의 사후 확률을 계산합니다. 이 글에서는 확률 모델링과 베이지안 학습의 구체적인 수식을 살펴보고, 이를 인공지능에서 어떻게 활용하는지 설명하겠습니다.1. 확률 모델링의 기본 개념확률 모델링은 데이터가 특정 확률 분포를 따른다고 가정하고, 이를 기반으로 예측과 추론을 수행하는 방식입니다. 확률 모델은 데이터의 불확실성을 표현하며, 여러 확률 분포(정규분포, 베르누이 분포 등)를 사용해 모델링합니다. 확.. 2024. 11. 4. 이전 1 다음 728x90
