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딥러닝5

딥러닝 강화학습이란? 인공지능(AI)은 현대 사회에서 광범위하게 사용되고 있으며, 강화학습은 그 중 하나로서 특히 많은 주목을 받고 있습니다. 강화학습은 기계가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 학습과정을 의미합니다. 예시로 강화학습에 대해서 알아봅니다. 예시로 알아볼 이 게임에서는 에이전트인 로봇이 방을 이동하며 보상을 얻는 것이 목표입니다. 게임 환경: 방 안에는 여러 가지 물체들이 있습니다. 로봇은 이 물체들을 피해 다른 방으로 이동해야 합니다. 에이전트: 로봇이 우리가 강화학습을 적용할 에이전트입니다. 보상: 로봇이 물체를 피하고 다른 방으로 이동할 때마다 양의 보상을 받습니다. 그러나 물체에 부딪히면 음의 보상을 받습니다. 로봇은 각 상태(현재 방의 위치)에서 어떤 행동(이동 방향)을 취할지를 결정해야 합니.. 2024. 3. 20.
대화형 AI, LLM과 RAG에 대한 설명 최근 몇 년 동안 인공 지능 기술이 상당히 발전하면서, 우리는 자연스럽게 인공지능과의 상호작용이 늘어나고 있습니다. 그 중에서도, Large Language Model (LLM)과 RAG는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 이 두 가지 기술에 대해 초보자를 위한 간단한 소개를 제공하려고 합니다. Large Language Model (LLM) Large Language Model (LLM)은 대화형 인공지능의 한 유형으로, 자연어 처리와 기계 학습을 기반으로 합니다. LLM은 텍스트 데이터를 기반으로 문장을 생성하고, 질문에 답하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 대규모의 데이터셋을 사용하여 훈련되며, 학습한 패턴과 통계적 지식을 활용하여 텍스트를 생성합니다. LLM은 다양.. 2024. 3. 20.
머신러닝, 딥러닝, 그리고 인공지능은 뭐가 다른거지? 머신러닝, 딥러닝, 그리고 인공지능은 뭐가 다른거지? 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터와 모델을 사용하여 문제를 해결하고 패턴을 학습하는 기술입니다. 여기에 간단한 인공지능에 대한 설명을 더하여 설명해보겠습니다. 인공지능 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하거나, 인간과 유사한 결정을 내리는 능력을 가진 기술을 의미합니다. 인공지능은 다양한 분야에 적용되며, 문제 해결, 의사 결정, 자율 주행 차량, 언어 번역 등 다양한 작업에 사용됩니다. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고 패턴을 발견하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터에서 규칙을 발견하고 이를 기반으로 예측이나 결정을 내립니다. 이를 통해 머신러닝은 이메일 스팸 필터링, 음성 인식,.. 2024. 3. 17.
[Python] 아나콘다(anaconda) 설치하기 아나콘다란 무엇인가? 아나콘다(Anaconda)는 파이썬 가상 환경을 만들어주는 프로그램입니다. 구글에서 제공하는 딥러닝 플랫폼인 텐서플로우(TensorFlow)의 경우 굉장히 다양한 라이브러리 들을 설치하는데 파이썬 버전, pandas, numpy등의 라이브러리의 버전이 맞지 않아 재 설치를 하거나 실행이 안 되는 문제가 많습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서 아나콘다를 사용하는 것이 좋습니다.아나콘다는 수학 및 과학 패키지의 버전 및 의존성에 맞춰 라이브러리가 설치될 수 있도록 해주며 파이썬 가상환경을 만들어 어려 개의 파이썬 개발 환경을 만들 수 있는 장점이 있습니다. 예를 들어 "python3.7_tensorflow"라는 이름으로 python3.7과 tensor flow용 라이브러리가 설치된 아나.. 2021. 1. 9.
[리뷰] 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 (수학 편) 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 책을 소개합니다. 파이썬을 공부하면서 느끼는 것은 라이브러리들이 정말 많고 다양하여 다양한 분야에 사용되고 있다는 것입니다. C언어를 시작으로 C++을 공부하던 중 파이썬을 처음 사용했을 때 다양한 라이브러리를 너무나 쉽게 사용할 수 있음에 감탄했던 기억이 있습니다. 그 후에 텐서플로우 라이브러리 설치하면서 각 라이브러리의 버전을 잘 맞추지 않으면 삽질과 재설치의 무한루프를 반복함을 알게되었습니다. 물론 아나콘다 같은 파이썬 가상화 플랫폼이 설치를 도와줘서 재설치의 삽질이 확 줄었지만 역시 항상 쉬운 건 없나 봅니다. 처음 딥러닝과 머신러닝을 공부하게 되면 라이브러리에서 제공하는 최신의 API 사용법에 대해서 먼저 공부하게 되는 경우가 많은 것 같습니다. 이렇게 공부하게 되.. 2021. 1. 9.
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