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  AI, 강화형 기계 학습 접근법/알고리즘

  기계 학습(ML) 중 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법.|예를 들어, 체스를 두는 컴퓨터 프로그램을 학습시킬 때 경우의 수가 너무 많고(약 35100) 정해진 하나의 답이 없어 입력(주어진 상태)과 출력(가장 적절한 행동)에 대한 학습 훈련 데이터를 제공하기가 쉽지 않다. ...

  참고 :

  강화형 기계 학습에서는 지도형(supervised learning)이나 비지도형 기계 학습(unsupervised learning)의 '입력', '출력' 용어를 사용하지 않고 '상태', '행동' 용어를 사용한다.

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
• 강화 학습 (관련어 강화학습) Reinforcement learning..

  어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. 이러한 문제는 매우 포괄적이기 때문에 게임 이론, 제어이론, 운용 과학, 정보이론, 시뮬레이션 기반 최적화, 다중 에이전트 시스템, 떼 지능, 통계학, 유전 알고리즘 ...

  도서 위키백과
• 강화형 기계 학습 (동의어 강화 학습) 强化型機械學習, Reinfor..

  기계 학습 중 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법.|강화형 기계 학습은 지도형/비지도형 기계 학습에 이용되는 훈련 데이터 대신, 주어진 상태에 맞춘 행동의 결과에 대한 보상(reward)을 준다. 컴퓨터는 보상을 이용하여 성능을 향상시킨다. 주로 게임이나 로봇 제어 등에...

  도서 TTA정보통신용어사전 | 태그 컴퓨터/정보통신
• Reinforcement learning 강화 학습, 強化学習

  Reinforcement learning is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward. The problem, due to its generality, is studied in many other disciplines, such a...

  출처 영어 위키백과
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  정적 강화 正的强化, positive reinforcement

  스키너는 학습자가 어떤 행동을 한 뒤 나타나는 결과가 자신에게 유리할 때 그 행동을 반복하게 된다고 보았고 이를 이용한 학습 이론을 강화이론(Reinforcement Theory)이라고 명명했다. 강화이론에서는 특정한 행동이 반복적으로 나타날 확률을 높이는 자극을 강화제라고 하며, 반복 학습된 상태를 강화라고 규정한다...

  도서 다음백과 | 태그 심리 , 교육
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  데이터 융합, 기계 학습 ML, 機械學習

  로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 기계 학습은 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기계 학습(supervised learning), 비지도형 기계 학습(unsupervised learning) 및 강화형 기계 학습(reinforcement learning)으로 구분한다. 지도형 기계 학습은 입력값과 그에...

  도서 용어로 알아보는 우리시대 DATA | 태그 컴퓨터/정보통신
• 인간 피드백을 통한 강화 학습 Reinforcement lear..

  기계 학습 인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement learning from human feedback, RLHF)은 인간의 선호도를 기반으로 한 강화 학습(reinforcement learning from human preferences)을 포함하는 것으로, 기계 학습에서 인간의 피드백으로부터 직접 '보상 모델'을 학습시키고, 해당 모델을 보상 함수로 사용하여...

  도서 위키백과
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  AI, 기계 학습 ML, 機械學習

  모델을 이용하는데, 주어진 데이터나 경험을 통해 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 학습 문제의 형태에 따라 지도형 기계 학습(supervised learning), 비지도형 기계 학습(unsupervised learning), 강화형 기계 학습(reinforcement learning)으로 구분한다. 지도형 기계 학습은 컴퓨터가 입력값과 그에...

  도서 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain | 태그 컴퓨터/정보통신
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  학습 이론 學習理論, learning theory

  특정 자극이 특정 반응을 결정한다는 이론. 연결 이론이라고도 하며 파블로프(Pavlov)의 유명한 개 실험을 통해 설명됐다. [2] 강화 이론(reinforcement theory): 학습의 결과가 학습 과정을 결정한다는 이론. 즉, 결과가 만족스러울 때 동일한 반응이 이루어진다는 것. [3] 인지 이론(cognitive theory): 대부분의 학습...

  도서 광고사전 | 태그 광고
• 심층 강화 학습 Deep reinforcement learnin..

  기계 학습 심층 강화 학습을 결정할 수 있다. 심층 강화 학습은 로봇공학, 비디오 게임, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 교육, 교통, 금융 및 의료를 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 응용 분야에 사용되었다.

  도서 위키백과
• reinforcement theory (학습의)강화설, 强化說

  학습시 강화가 필요한 조건이라는 학습이론.

  도서 생명과학사전 | 태그 과학 일반 , 생물
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  학습을 통한 신경세포의 물리적 변화 학습으로 신경이 바뀌다

  도달하지 못하면 오류신호가 학습회로에 전달되죠. 소뇌와 대뇌피질 그리고 하올리브핵이 상호연결되어 운동학습을 숙달하는 과정이 감독학습입니다. 대뇌기저핵의 강화학습은 보상을 얻기 위해 학습이 계속되는 현상으로, 흑색질의 도파민이 보상자극을 제공하죠. 감독학습은 대뇌피질에서 일어납니다. 피질에 새로운...

  도서 뇌과학의 모든 것 | 태그 인체