기사 소개：강화 학습에 Golang의 기계 학습 응용 프로그램 소개 강화 학습은 환경과 상호 작용하고 보상 피드백을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. Go 언어에는 병렬성, 동시성, 메모리 안전성과 같은 기능이 있어 강화 학습에 유리합니다. 실제 사례: Go 강화 학습 이 튜토리얼에서는 Go 언어와 AlphaZero 알고리즘을 사용하여 Go 강화 학습 모델을 구현합니다. 1단계: 종속성 설치 gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 논평 0  515

기사 소개：강화학습의 알고리즘 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 강화학습은 에이전트와 환경 간의 상호작용을 통해 최적의 전략을 학습하는 기계학습 분야입니다. 강화 학습에서는 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 학습 효과에 매우 중요합니다. 이 기사에서는 강화 학습의 알고리즘 선택 문제를 살펴보고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. Q-Learning, DeepQNetwork(DQN), Actor-Critic 등과 같이 강화 학습에서 선택할 수 있는 많은 알고리즘이 있습니다. 올바른 알고리즘을 선택하세요

2023-10-08 논평 0  1204

기사 소개：PHP를 사용하여 강화 학습 알고리즘을 구축하는 방법 소개: 강화 학습은 환경과 상호 작용하여 최적의 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습 방법입니다. 본 글에서는 PHP 프로그래밍 언어를 사용하여 강화학습 알고리즘을 구축하는 방법을 소개하고 독자의 이해를 돕기 위해 코드 예제를 제공합니다. 1. 강화학습 알고리즘이란? 강화학습 알고리즘은 환경의 피드백을 관찰하여 의사결정 방법을 학습하는 기계학습 방법입니다. 강화학습 알고리즘은 다른 머신러닝 알고리즘과 달리 기존 데이터에만 기반을 두지 않습니다.

2023-07-31 논평 0  714

기사 소개：강화학습의 보상 설계 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 누적 보상을 극대화하는 조치를 취하는 방법을 학습하는 것이 목표인 기계 학습 방법입니다. 강화 학습에서 보상은 에이전트의 학습 과정에서 중요한 역할을 하며 에이전트의 행동을 안내하는 데 사용됩니다. 그러나 보상 설계는 어려운 문제이며 합리적인 보상 설계는 강화 학습 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 강화 학습에서 보상은 에이전트 대 환경으로 생각할 수 있습니다.

2023-10-08 논평 0  1455

기사 소개：심층 강화 학습 기술은 많은 주목을 받고 있는 인공 지능의 한 분야로, 여러 국제 대회에서 우승했으며 개인 비서, 자율 주행, 게임 지능 등의 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. 심층 강화학습을 구현하는 과정에서 효율적이고 우수한 프로그래밍 언어인 C++는 하드웨어 자원이 제한되어 있는 경우 특히 중요합니다. 심층 강화 학습은 이름에서 알 수 있듯이 심층 학습과 강화 학습이라는 두 분야의 기술을 결합합니다. 딥러닝이란 간단히 이해하면, 다층 신경망을 구축하여 데이터로부터 특징을 학습하고 의사결정을 내리는 것을 의미합니다.

2023-08-21 논평 0  1150

기사 소개：강화 학습(RL)은 지도 학습과 비지도 학습 사이의 기계 학습 알고리즘입니다. 시행착오와 학습을 통해 문제를 해결합니다. 훈련 중에 강화 학습은 일련의 결정을 내리고 수행된 작업에 따라 보상 또는 처벌을 받습니다. 목표는 총 보상을 최대화하는 것입니다. 강화학습은 자율적으로 학습하고 적응하는 능력을 갖추고 있으며, 역동적인 환경에서 최적화된 의사결정을 내릴 수 있습니다. 전통적인 지도 학습과 비교하여 강화 학습은 명확한 라벨이 없는 문제에 더 적합하며 장기적인 의사 결정 문제에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 강화 학습의 핵심은 에이전트가 수행한 작업을 기반으로 작업을 시행하는 것이며 에이전트는 전체 목표에 대한 작업의 긍정적인 영향을 기반으로 보상을 받습니다. 강화 학습 알고리즘에는 모델 기반 학습 알고리즘과 모델 없는 학습 알고리즘이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

2024-01-24 논평 0  712

기사 소개：강화학습의 보상 함수 설계 문제 서론 강화학습은 에이전트와 환경 간의 상호작용을 통해 최적의 전략을 학습하는 방법입니다. 강화 학습에서는 보상 기능의 설계가 에이전트의 학습 효과에 매우 중요합니다. 이 기사에서는 강화 학습의 보상 함수 설계 문제를 살펴보고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 보상 함수의 역할과 목표 보상 함수는 강화학습의 중요한 부분으로 에이전트가 특정 상태에서 얻는 보상 값을 평가하는 데 사용됩니다. 이 설계는 에이전트가 최적의 작업을 선택하여 장기적인 피로를 극대화하도록 안내하는 데 도움이 됩니다.

2023-10-09 논평 0  1750

기사 소개：HRL(Hierarchical Reinforcement Learning)은 높은 수준의 행동과 결정을 계층적으로 학습하는 강화 학습 방법입니다. 기존 강화 학습 방법과 달리 HRL은 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고 각 하위 작업에서 로컬 전략을 학습한 다음 이러한 로컬 전략을 결합하여 글로벌 전략을 형성합니다. 이러한 계층적 학습 방법은 고차원 환경과 복잡한 과제로 인한 학습 어려움을 줄이고 학습 효율성과 성과를 향상시킬 수 있습니다. 계층적 전략을 통해 HRL은 더 높은 수준의 지능적 행동을 달성하기 위해 다양한 수준에서 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 로봇 제어, 게임 플레이, 자율 주행 등 다양한 분야에 적용됩니다.

2024-01-22 논평 0  1427

기사 소개：강화 학습(RL)은 에이전트가 시행착오를 통해 학습하는 기계 학습 방법입니다. 강화학습 알고리즘은 게임, 로봇공학, 금융 등 다양한 분야에서 사용됩니다. RL의 목표는 예상되는 장기 수익을 극대화하는 전략을 찾는 것입니다. 강화 학습 알고리즘은 일반적으로 모델 기반과 모델 없는 두 가지 범주로 나뉩니다. 모델 기반 알고리즘은 환경 모델을 사용하여 최적의 행동 경로를 계획합니다. 이 접근 방식은 환경의 정확한 모델링과 모델을 사용하여 다양한 작업의 결과를 예측하는 데 의존합니다. 대조적으로, 모델 없는 알고리즘은 환경을 명시적으로 모델링하지 않고 환경과의 상호 작용을 통해 직접 학습합니다. 이 방법은 환경 모델을 얻기 어렵거나 부정확한 상황에 더 적합합니다. 실제 비교에서 모델이 없는 강화학습 알고리즘은 그렇지 않습니다.

2024-03-19 논평 0  940

기사 소개：오프라인 강화 학습 알고리즘(오프라인 RL)은 강화 학습의 가장 인기 있는 하위 방향 중 하나입니다. 오프라인 강화학습은 환경과 상호작용하지 않으며, 이전에 기록된 데이터로부터 목표 정책을 학습하는 것을 목표로 합니다. 오프라인 강화 학습은 데이터 수집 비용이 비싸거나 위험하지만 데이터 양이 많은 영역(예: 로봇 공학, 산업 제어, 자율 주행)에서 온라인 강화 학습(온라인 RL)에 비해 특히 매력적입니다. 정책 평가를 위해 Bellman 정책 평가 연산자를 사용하는 경우 현재 오프라인 강화학습 알고리즘은 X의 차이에 따라 RL 기반(x=π)과 모방 기반(x=μ)으로 나눌 수 있으며, 여기서 π는 목표입니다. 전략, μ는 행동 전략입니다.

2023-04-11 논평 0  1019

기사 소개：개를 훈련시키는 가장 좋은 방법은 좋은 행동에 대해 보상하고 나쁜 행동에 대해 처벌하는 보상 시스템을 사용하는 것입니다. 강화 학습이라고 하는 기계 학습에도 동일한 전략을 사용할 수 있습니다. 강화 학습은 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾기 위해 의사 결정을 통해 모델을 훈련하는 기계 학습의 한 분야입니다. 모델 정확도를 향상시키기 위해 알고리즘이 정답에 가까워지도록 긍정적인 보상을 사용할 수 있으며, 목표에서 벗어나는 것을 처벌하기 위해 부정적인 보상을 제공할 수 있습니다. 목표를 명확히 한 다음 데이터를 모델링하기만 하면 모델은 수동 개입 없이 데이터와 상호 작용하고 자체적으로 솔루션을 제안하기 시작합니다. 강화학습 예시 강아지 훈련을 예로 들어 강아지가 다양한 행동을 하도록 강아지 비스킷과 같은 보상을 제공합니다. 개는 특정 전략에 따라 보상을 추구하므로 명령에 복종하고 구걸하는 등의 새로운 행동을 배우게 됩니다.

2024-01-22 논평 0  1410

기사 소개：AB 테스트는 온라인 실험에 널리 사용되는 기술입니다. 주요 목적은 두 개 이상의 페이지 또는 애플리케이션 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 나은 비즈니스 목표를 달성하는지 결정하는 것입니다. 이러한 목표는 클릭률, 전환율 등이 될 수 있습니다. 이에 비해 강화학습은 시행착오 학습을 통해 의사결정 전략을 최적화하는 기계학습 방법이다. 정책 경사 강화학습(Policy Gradient Reinforcement Learning)은 최적의 정책을 학습하여 누적 보상을 극대화하는 것을 목표로 하는 특별한 강화학습 방법입니다. 둘 다 비즈니스 목표를 최적화하는 데 서로 다른 응용 프로그램을 가지고 있습니다. AB 테스트에서는 서로 다른 페이지 버전을 서로 다른 행동으로 생각하며, 비즈니스 목표는 보상 신호의 중요한 지표로 생각할 수 있습니다. 최대의 비즈니스 목표를 달성하기 위해서는 선택할 수 있는 전략을 설계해야 합니다.

2024-01-24 논평 0  1001

기사 소개：2022년 8월 6일부터 7일까지 AISummit 글로벌 인공지능 기술 컨퍼런스가 예정대로 개최됩니다. 지난 7일 오후 열린 '인공지능 프론티어 탐구' 서브 포럼에서 시산주의 AI 기술 전문가 황홍보(Huang Hongbo)는 '게임에서 강화학습과 행동트리의 실제적 결합'이라는 주제를 공유하며, 이에 대해 자세히 공유했다. 강화학습이 게임 분야에 미치는 영향. 황홍보(Huang Hongbo)는 강화학습 기술의 구현은 알고리즘을 더욱 강력하게 변경하는 것이 아니라 강화학습 기술을 딥러닝 및 게임 계획과 결합하여 완전한 솔루션 세트를 구성하고 구현하는 데 있다고 말했습니다. 강화 학습은 게임을 더욱 지능적으로 만듭니다. 게임에 강화 학습을 구현하면 게임을 더욱 지능적이고 플레이 가능하게 만들 수 있습니다.

2023-04-09 논평 0  1838

기사 소개：2025년으로 접어들면서 강화 학습(RL)이 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어난 게임 AI를 뒷받침하는 핵심 동인으로 부각되면서 게임 경험이 빠르게 진화하고 있습니다. 강화 학습을 통해 캐릭터와 플레이 불가능한 캐릭터(

2024-11-11 논평 0  424

기사 소개：Vue 컴포넌트 통신을 위한 강화학습 방법 Vue 개발에 있어서 컴포넌트 통신은 매우 중요한 주제입니다. 여기에는 여러 구성 요소, 트리거 이벤트 등 간에 데이터를 공유하는 방법이 포함됩니다. 일반적인 접근 방식은 상위 구성 요소와 하위 구성 요소 간의 통신을 위해 props 및 $emit 메서드를 사용하는 것입니다. 그러나 이 간단한 통신 방법은 응용 프로그램의 크기가 커지고 구성 요소 간의 관계가 복잡해지면 유지 관리가 번거롭고 어려워질 수 있습니다. 강화 학습은 시행착오와 보상 메커니즘을 통해 문제 해결을 최적화하는 알고리즘입니다. 컴포넌트 통신에서는

2023-07-17 논평 0  1294

기사 소개：기능 선택은 기계 학습 모델을 구축하는 과정에서 중요한 단계입니다. 모델과 달성하려는 작업에 적합한 기능을 선택하면 성능이 향상될 수 있습니다. 고차원 데이터 세트를 다루는 경우 기능을 선택하는 것이 특히 중요합니다. 이를 통해 모델은 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다. 아이디어는 최적의 기능 수와 가장 의미 있는 기능을 찾는 것입니다. 이 기사에서는 강화 학습 전략을 통해 새로운 기능 선택을 소개하고 구현합니다. 강화 학습, 특히 Markov 결정 프로세스에 대해 논의하는 것부터 시작합니다. 이는 데이터 과학 분야의 매우 새로운 방법으로, 특히 기능 선택에 적합합니다. 그런 다음 구현 방법과 Python 라이브러리(FSRLearning) 설치 및 사용 방법을 소개합니다. 마지막으로 이를 설명하기 위해 간단한 예를 사용합니다.

2024-06-05 논평 0  498

기사 소개：강화 학습은 시행착오를 통해 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하는 것을 목표로 하는 기계 학습의 한 분야입니다. 그 중 가치함수와 벨만 방정식은 강화학습의 핵심 개념으로 이 분야의 기본 원리를 이해하는 데 도움이 된다. 가치 함수는 주어진 상태에서 기대되는 장기 수익을 의미합니다. 강화 학습에서는 행동의 장점을 평가하기 위해 보상을 사용하는 경우가 많습니다. 보상은 즉각적이거나 지연될 수 있으며 효과는 미래의 시간 단계에서 발생합니다. 따라서 가치함수를 상태가치함수와 행위가치함수의 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 상태가치함수는 특정 상태에서 어떤 행동을 취했을 때의 가치를 평가하는 것이고, 행동가치함수는 주어진 상태에서 특정 행동을 취했을 때의 가치를 평가하는 것입니다. 가치 함수를 계산하고 업데이트하는 강화 학습 알고리즘

2024-01-22 논평 0  942

기사 소개：강화 학습(RL)은 순차적 의사 결정을 위한 수학적 형식을 제공하며, 심층 강화 학습(DRL)도 최근 몇 년간 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 샘플 효율성 문제는 실제 세계에서 심층 강화 학습 방법을 광범위하게 적용하는 데 방해가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위한 효과적인 메커니즘은 DRL 프레임워크에 귀납적 편향을 도입하는 것입니다. 심층 강화 학습에서는 함수 근사자가 매우 중요합니다. 그러나 지도 학습(SL)의 아키텍처 설계와 비교하여 DRL의 아키텍처 설계 문제는 아직까지 거의 연구되지 않았습니다. RL 아키텍처에 대한 대부분의 기존 작업은 지도/반지도 학습 커뮤니티에 의해 주도되었습니다. 예를 들어, DRL의 고차원 이미지를 기반으로 입력을 처리하기 위해 일반적인 접근 방식은 CNN(Convolutional Neural Network)을 도입하는 것입니다.

2023-04-13 논평 0  784

기사 소개：​역자 | 리뷰 작성자: Li Rui | Sun Shujuan​ 친구들과 체스를 두려고 준비하고 있다고 상상할 수 있지만 그는 인간이 아니라 게임의 규칙을 이해하지 못하는 컴퓨터 프로그램입니다. 하지만 이 앱은 게임에서 승리하는 한 가지 목표를 향해 노력하고 있음을 이해합니다. 컴퓨터 프로그램은 규칙을 모르기 때문에 재생을 시작하는 동작은 무작위입니다. 이러한 트릭 중 일부는 전혀 의미가 없으며 승리하기 쉽습니다. 당신이 이 친구와 체스를 너무 좋아해서 게임에 중독되었다고 가정해 보겠습니다. 그러나 컴퓨터 프로그램은 당신을 패배시키는 방법과 요령을 점차적으로 배울 것이기 때문에 결국 승리할 것입니다. 이 가상 시나리오는 터무니없어 보일 수도 있지만, 기계 학습 분야인 강화 학습에 대한 아이디어를 제공할 것입니다.

2023-04-13 논평 0  1149

기사 소개：정책 경사 알고리즘은 중요한 강화 학습 알고리즘으로 정책 기능을 직접 최적화하여 최상의 전략을 찾는 것이 핵심입니다. 가치함수를 간접적으로 최적화하는 방법에 비해 정책 기울기 알고리즘은 수렴성과 안정성이 더 좋고, 연속적인 행동 공간 문제를 처리할 수 있어 널리 사용됩니다. 이 알고리즘의 장점은 추정값 함수 없이도 정책 매개변수를 직접 학습할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 정책 경사 알고리즘은 고차원 상태 공간과 연속 행동 공간의 복잡한 문제에 대처할 수 있습니다. 또한 정책 기울기 알고리즘은 샘플링을 통해 기울기를 근사화할 수 있어 계산 효율성도 향상됩니다. 간단히 말해서, 정책 그라디언트 알고리즘은 강력하고 유연한 방법입니다. 정책 그라디언트 알고리즘에서는 다음을 제공하는 정책 함수\pi(a|s)를 정의해야 합니다.

2024-01-22 논평 0  1240