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์ „์ฒด ๊ธ€34

์ฃผํƒ ๋ณด์œ ์ˆ˜ ๋”ฐ๋ผ ๋‹ฌ๋ผ์ง€๋Š” ์ทจ๋“์„ธ ์ด์ •๋ฆฌ ์ฃผํƒ ๋ณด์œ ์ˆ˜ ๋”ฐ๋ผ ๋‹ฌ๋ผ์ง€๋Š” ์ทจ๋“์„ธ ์ด์ •๋ฆฌ๋‚ด ์ง‘ ๋งˆ๋ จ ์ „์— ๊ผญ ์•Œ์•„์•ผ ํ•  ํ•„์ˆ˜ ์ •๋ณด! ์ฃผํƒ ๋ณด์œ ์ˆ˜์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ทจ๋“์„ธ ๊ตฌ๋ถ„๋ฒ•์„ ์ง€๊ธˆ๋ถ€ํ„ฐ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆด๊ฒŒ์š”.์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„! ์š”์ฆ˜ ๋ถ€๋™์‚ฐ ์‹œ์žฅ ์‚ดํŽด๋ณด์…จ๋‚˜์š”? ์ €๋„ ์ตœ๊ทผ์— ์ง‘์„ ์•Œ์•„๋ณด๋ฉด์„œ ์ทจ๋“์„ธ์— ๋Œ€ํ•ด ์ •๋ง ๋งŽ์ด ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ฒŒ ๋์–ด์š”. ์‚ฌ์‹ค ์ฒ˜์Œ์—” ‘์ง‘์„ ์‚ฌ๋ฉด ์„ธ๊ธˆ ์ข€ ๋‚ด๊ฒ ์ง€’ ์ •๋„๋กœ๋งŒ ์ƒ๊ฐํ–ˆ๋Š”๋ฐ, ์ฃผํƒ ๋ณด์œ  ์ˆ˜์— ๋”ฐ๋ผ ์„ธ์œจ์ด ์ด๋ ‡๊ฒŒ ์ฒœ์ฐจ๋งŒ๋ณ„์ผ ์ค„์€ ๋ชฐ๋ž์–ด์š”. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์˜ค๋Š˜์€ ์ œ๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์ •๋ฆฌํ•œ '์ฃผํƒ ๋ณด์œ ์ˆ˜์— ๋”ฐ๋ผ ๋‹ฌ๋ผ์ง€๋Š” ์ทจ๋“์„ธ'์— ๋Œ€ํ•ด ์‰ฝ๊ณ  ์ž์„ธํžˆ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฌ๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ธ€ ํ•˜๋‚˜๋กœ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋„ ์ทจ๋“์„ธ ๋งˆ์Šคํ„ฐ๊ฐ€ ๋˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฑฐ์˜ˆ์š”!๋ชฉ์ฐจ์ฃผํƒ ์ทจ๋“์„ธ๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€ 1์ฃผํƒ์ž ์ทจ๋“์„ธ์œจ 2์ฃผํƒ์ž ์ทจ๋“์„ธ์œจ 3์ฃผํƒ ์ด์ƒ ๋‹ค์ฃผํƒ์ž ์ทจ๋“์„ธ์œจ ์ฃผํƒ ๋ณด์œ ์ˆ˜์— ๋”ฐ๋ฅธ ์„ธ์œจ ์ฐจ์ด ์ด์œ  ์‹ค์ œ ์‚ฌ.. 2025. 3. 21.
AI ์ดˆ๋ณด์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต(Reinforcement Learning) ์™„์ „ ์ •๋ณต ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ 1. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? 1-1. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์˜ ์ •์˜ 1-2. ๋‹ค๋ฅธ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹๊ณผ์˜ ์ฐจ์ด์  2. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋… 2-1. ์—์ด์ „ํŠธ์™€ ํ™˜๊ฒฝ 2-2. ๋ณด์ƒ ํ•จ์ˆ˜์™€ ์ •์ฑ… 2-3. ํƒํ—˜๊ณผ ํ™œ์šฉ (Exploration vs Exploitation) 3. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ข…๋ฅ˜ 3-1. Q-Learning 3-2. SARSA 3-3. DQN (Deep Q-Network) 3-4. ์ •์ฑ… ๊ธฐ๋ฐ˜: REINFORCE, Actor-Critic 4. ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์˜ ํ™œ์šฉ ์‚ฌ๋ก€ .. 2025. 3. 21.
Supervised Learning(์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹), Unsupervised Learning(์–ธ์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹)๊ณผ Deep Learning(๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹)์˜ ๊ด€๊ณ„ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋ฐฐ์šฐ๋‹ค ๋ณด๋ฉด ๊ผญ ๋งˆ์ฃผ์น˜๋Š” ์งˆ๋ฌธ์ด ์žˆ์–ด์š”! "์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹, ์–ธ์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž‘ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฑด๊ฐ€์š”?" ์ €๋„ ์ฒ˜์Œ์— ์ด ๋ถ€๋ถ„์—์„œ ๋งŽ์ด ํ—ท๊ฐˆ๋ ธ์–ด์š”. ๐Ÿ˜… ๊ทธ๋ž˜์„œ ์˜ค๋Š˜์€ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๊ป˜ ์ด ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ๊ฐœ๋…์„ ์‰ฝ๊ณ  ๋ช…ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆด๊ฒŒ์š”! ๐ŸŽฏ๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ด€๊ณ„์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž€?์–ธ์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž€?๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์˜ ๊ด€๊ณ„์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ vs ์–ธ์Šˆํผ๋ฐ”์ด์ฆˆ๋“œ vs ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ฐจ์ด์ ์‹ค์ „์—์„œ์˜ ํ™œ์šฉ ์‚ฌ๋ก€ ๋น„๊ต๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ๋ฐ ๊ฐœ์ธ์ ์ธ ์ƒ๊ฐ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ด€๊ณ„๋จผ์ € ํฐ ๊ทธ๋ฆผ๋ถ€ํ„ฐ ๋ณผ๊นŒ์š”? ๐Ÿ–ผ๏ธAI(์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ)๋Š” ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๊ฐœ๋…์ด์—์š”!๊ทธ ์•ˆ์— ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ผ๋Š” ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ํฌํ•จ๋ผ ์žˆ๊ณ ,๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์•ˆ์— ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์ด ๋“ค์–ด๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค!๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•˜์œ„ ๊ฐœ๋…์ด๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”. ์ฆ‰, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•์ผ ๋ฟ์ด์—์š”... 2025. 3. 20.
AI ํ™œ์šฉ๋ฒ• ์ด์ •๋ฆฌ: ์ฝ˜ํ…์ธ  ์š”์•ฝ, ๊ฒ€์ƒ‰, ๋ฌธ์„œ์ž‘์„ฑ๊นŒ์ง€ ์™„๋ฒฝ ๊ฐ€์ด๋“œ AI ํ™œ์šฉ ์ž˜ ํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‹ ๊ฐ€์š”? ์š”์ฆ˜ ๋‹ค๋“ค AI๋กœ ๋‰ด์Šค ๋ณด๊ณ , ๋ณด๊ณ ์„œ ์“ฐ๊ณ , ์˜์ƒ๊นŒ์ง€ ๋งŒ๋“ ๋‹ค๋˜๋ฐ... ํ˜น์‹œ ๋‚˜๋งŒ ๋’ค์ฒ˜์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š” ๊ฑด ์•„๋‹๊นŒ์š”?์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„! ์š”์ฆ˜์ฒ˜๋Ÿผ AI๊ฐ€ ์ƒํ™œ ๊ณณ๊ณณ์— ๋…น์•„๋“œ๋Š” ์‹œ๋Œ€์— ์‚ด๋ฉด์„œ, ์ €๋„ ์ฒ˜์Œ์—” ๋ญ๋ถ€ํ„ฐ ์‹œ์ž‘ํ•ด์•ผ ํ• ์ง€ ๋ง‰๋ง‰ํ–ˆ์–ด์š”. ๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ ํ•˜๋‚˜์”ฉ ์จ๋ณด๊ณ  ๋‚˜๋‹ˆ ์ด๊ฒŒ ๊ฝค๋‚˜ ์ ์ ํ•˜๋”๋ผ๊ณ ์š”. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์˜ค๋Š˜์€ ์ œ๊ฐ€ ์ง์ ‘ ์จ๋ณด๊ณ  ์ •๋ฆฌํ•œ 'AI๋กœ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ชจ๋“  ๊ฒƒ'์„ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๊ณผ ๋‚˜๋ˆ ๋ณด๋ ค ํ•ด์š”. ์ €์ฒ˜๋Ÿผ ์‹œ์ž‘์ด ๋ง‰๋ง‰ํ•˜์…จ๋˜ ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„์›€์ด ๋˜๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค!๋ชฉ์ฐจ์ฝ˜ํ…์ธ  ์š”์•ฝ ๋„๊ตฌ ์ถ”์ฒœ์‹ค์‹œ๊ฐ„ AI ๊ฒ€์ƒ‰ ์„œ๋น„์ŠคAI๋กœ ์‹ฌ์ธต ์กฐ์‚ฌ ๋ฐ ๋ณด๊ณ ์„œ ์ž‘์„ฑํ•˜๊ธฐ์ผ์ƒ ์† ์‹ค์šฉ์ ์ธ AI ํ™œ์šฉ๋ฒ•AI๋กœ ํฌ๋ฆฌ์—์ดํ‹ฐ๋ธŒ ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ œ์ž‘ํ•˜๊ธฐAI๋กœ ์Œ์„ฑ ๋ฐ ํšŒ์˜ ์ž๋™ํ™”ํ•˜๊ธฐ ์ฝ˜ํ…์ธ  ์š”์•ฝ ๋„๊ตฌ ์ถ”์ฒœ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„, ์œ ํŠœ๋ธŒ ์˜์ƒ ๊ธธ์–ด์„œ ๋๊นŒ์ง€ ๋ชป ๋ณธ ์  .. 2025. 3. 20.