몬테카를로 강화학습에서 몬테카를로(Monte Carlo)는 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 모의실험을 수행하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 알고리즘의 강력함과 유연성 때문에 널리 사용되고 있습니다. 이번 블로그에서는 몬테카를로 방법의 개념과 구현에 대해 살펴보겠습니다. 몬테카를로 방법 몬테카를로 방법은 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 무작위 샘플링을 사용하는 강화학습 방법입니다. 이 방법은 학습자가 상태-행동 쌍(state-action pair)의 가치를 추정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 에이전트는 특정 상태에서 가능한 모든 행동을 시도하고, 각 행동의 결과로 얻은 보상의 평균을 계산합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 보상의 평균값이 수렴할 때까지 계속합니다. 몬테카를로 방법은 일반적..
들어가며 ChatGPT는 세계 최고의 인공지능 연구 연구소 중 하나인 OpenAI에서 개발한 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 거대한 코퍼스에서 훈련되었고, 최신 기술로 제작되었습니다. ChatGPT는 사용자의 질문에 자연스러운 대답을 제공할 수 있어, 다양한 분야의 정보를 제공할 수 있습니다. 이 모델은 자연어 처리, 문장 생성, 문장 분석 등의 작업에도 적용 가능합니다. 그러므로, ChatGPT는 다양한 언어 분야의 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다. 어떤가요? 위에 작성한 글은 아래와 같이 ChatGPT를 소개하기 위해서 ChatGPT에게 직접 작성을 부탁한 글입니다. 이처럼 그동안 보았던 여러 챗봇들에 비해 자연스러움이 차원이 달라졌습니다. 요즘 이를 활용해 블로그의 콘셉트부터 카테고리, ..
학습의 발전과 방향 지도 학습을 통해 인공지능 스피커, 자율주행 등 AI산업의 큰 폭의 발전을 계속해서 이루고 있습니다. 하지만 모든 데이터의 정답을 사람이 알려줘야 학습이 가능하기 때문에 많은 시간과 자원이 필요하다는 한계가 있어 사람의 지능과 가까운 강 인공지능이 탄생하기에는 지도 학습만으로 다소 어려움이 있습니다. 많은 연구자들은 미래의 인공지능은 비지도 학습이 완성시킬 것이라고 보고 있고 그 중심에는 GAN이 있다고 전망하고 있습니다. 기계의 학습 방법을 쉽게 알아보려면? 기계가 사람처럼 변해가는 과정 쉽게 알아보기(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 기계가 사람처럼 행동하려면 뭐가 필요할까? 인공지능(artificial intelligence)이란 기계가 사람처럼 생각하고 결정하도록 만드는 과학분..
Nomalization, 정규화란 IT분야에 정의된 의미로는 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만드는 일입니다. 즉 기계에게 학습을 진행하기 전에 데이터 값의 범위(scale)를 0과 1 사이 값으로 간단하게 만들어주어 노이즈가 생기는 걸 막아 오버 피팅을 방지하고 학습 속도를 높이기 위해 그리고 Local optimum 문제에 빠질 확률을 줄이기 위해 진행합니다. 대표적으로 배치 정규화:Batch Nomalization에 대해 알아보겠습니다. StandardScaler 평균과 표준편차를 활용, 평균을 제거하고 데이터를 분산으로 조정 MinMaxScaler 최대/최솟값이 각각 1과 0이 되도록 함 이미지 데이터의 경우 0부터 255까지의 픽셀 값을 가지고 있는데 이것을 255로 나누어서..
