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간단한 게임 에이전트 만들기 (CartPole 예제)1. 강화 학습이란?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경(Environment)과 에이전트(Agent) 간의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기법입니다. 에이전트는 특정한 상태(State)에서 행동(Action)을 수행하고, 환경으로부터 보상(Reward)을 받아 이를 바탕으로 학습합니다.이 과정에서 에이전트는 보상을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하게 됩니다. 강화 학습은 주로 게임 AI, 로봇 제어, 추천 시스템 등에 활용됩니다.이번 포스팅에서는 강화 학습의 대표적인 실습 예제 중 하나인 CartPole 환경을 활용하여 간단한 게임 에이전트를 만들어 보겠습니다.2. CartPole 환경 소개CartPole은..

Deep Q-Learning (DQN) 개념 및 구현1. 개요Deep Q-Learning(DQN)은 강화 학습에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나로, 기존의 Q-Learning을 신경망(Deep Neural Network)과 결합하여 더욱 복잡한 환경에서도 학습할 수 있도록 확장한 기법입니다. 특히, DQN은 게임 AI, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이 글에서는 DQN의 개념을 설명하고, Python과 TensorFlow/Keras를 사용하여 간단한 예제를 구현해 보겠습니다.2. Q-Learning 복습DQN을 이해하기 위해 먼저 기본적인 Q-Learning 개념을 복습하겠습니다.2.1 Q-Learning이란?Q-Learning은 가치 기반(Value-based) 강화 학습..

Q-Learning 알고리즘의 이해 및 구현1. 강화 학습과 Q-Learning 개요강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. RL에서는 에이전트(Agent)가 환경에서 특정 상태(State)에 있을 때, 어떤 행동(Action)을 해야 보상을 최대화할 수 있는지를 학습합니다.Q-Learning은 대표적인 강화 학습 알고리즘 중 하나로, 모델 프리(Model-Free) 방법이며 오프 폴리시(Off-Policy) 학습 방법입니다. 즉, 환경의 동적 모델을 모르더라도 학습할 수 있으며, 현재 정책(Policy)과 무관하게 최적 정책을 학습할 수 있습니다.2. Q-Learning의 원리Q-Learnin..

강화 학습(Reinforcement Learning)이란? 기초 개념 정리1. 개요강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하면서 최적의 행동(policy)을 학습하는 기법입니다. 강화 학습은 지도 학습(supervised learning)이나 비지도 학습(unsupervised learning)과는 다른 접근 방식을 취하며, 보상(reward)이라는 개념을 활용하여 학습을 진행합니다.강화 학습은 로봇 제어, 게임 AI, 자율 주행, 금융 트레이딩 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근 딥러닝과 결합하여 더욱 강력한 성능을 보이고 있습니다. 이번 포스팅에서는 강화 학습의 기본 개념과 핵심 ..

전이 학습을 활용한 스타일 변환(Style Transfer)1. 스타일 변환(Style Transfer)이란?스타일 변환(Style Transfer)은 딥러닝을 활용하여 이미지의 스타일을 변경하는 기술입니다. 이는 콘텐츠 이미지의 구조를 유지하면서 스타일 이미지의 특징을 반영하여 새로운 이미지를 생성하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 사진을 유명 화가의 화풍으로 변환하는 것이 가능합니다.이 기술은 전이 학습(Transfer Learning)을 기반으로 하며, 사전 훈련된 신경망 모델을 활용하여 효율적으로 스타일 변환을 수행할 수 있습니다.2. 스타일 변환의 원리스타일 변환은 일반적으로 콘텐츠(Content) 손실과 스타일(Style) 손실을 최소화하는 방향으로 최적화됩니다.콘텐츠 손실(Content ..

Fine-Tuning을 이용한 모델 성능 개선전이 학습(Transfer Learning)은 기존의 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하는 기법으로, 특히 데이터가 부족한 상황에서 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 전이 학습의 한 방법인 Fine-Tuning(미세 조정)은 기존 모델의 일부 계층을 조정하여 특정 작업에 맞게 성능을 향상시키는 기법입니다. 이번 포스팅에서는 Fine-Tuning의 개념과 원리를 설명하고, TensorFlow 및 PyTorch를 활용한 실전 구현 예제를 다뤄보겠습니다.1. Fine-Tuning이란?Fine-Tuning(미세 조정)은 전이 학습의 한 방식으로, 사전 학습된 모델을 새로운 데이터셋에 적합하도록 추가 학습을 수행하는 방법입니다. 보통 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:..

사전 학습 모델을 활용한 이미지 분류1. 서론딥러닝 모델을 처음부터 학습하는 것은 많은 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 하지만 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 활용하면 비교적 적은 데이터와 연산 비용으로도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 이번 글에서는 사전 학습된 모델을 활용하여 이미지 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.2. 사전 학습 모델이란?사전 학습 모델은 대규모 데이터셋을 이용해 미리 학습된 신경망 모델을 의미합니다. 대표적인 예로 ImageNet 데이터셋을 활용해 학습된 모델들이 있으며, 이를 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 이용해 새로운 이미지 분류 문제에 적용할 수 있습니다.2.1 대표적인 사전 학습 모델VGG16, VGG19: 비교적 ..

사전 학습된 모델(VGG, ResNet, EfficientNet) 활용법1. 사전 학습된 모델이란?딥러닝 모델을 훈련하는 과정은 방대한 데이터와 많은 연산을 필요로 합니다. 이러한 이유로, 대형 데이터셋(예: ImageNet)에서 미리 학습된 모델을 활용하면 새로운 작업에 적은 데이터와 자원으로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 이 과정이 바로 전이 학습(Transfer Learning) 입니다.사전 학습된 모델은 주로 다음과 같은 목적으로 사용됩니다:특정 데이터셋에 맞춰 미세 조정(Fine-tuning)특징 추출기(Feature Extractor)로 활용이 글에서는 대표적인 사전 학습된 모델인 VGG, ResNet, EfficientNet을 활용하는 방법을 소개하겠습니다.2. VGG 모델 활용법2.1 ..

전이 학습(Transfer Learning)의 개념과 필요성1. 전이 학습(Transfer Learning) 개요딥러닝 모델을 학습할 때, 대량의 데이터와 강력한 연산 자원이 필요합니다. 그러나 모든 문제에 대해 처음부터 모델을 학습하는 것은 현실적으로 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 이를 해결하는 방법 중 하나가 바로 전이 학습(Transfer Learning) 입니다.전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 기법입니다. 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 데이터셋에 적합하도록 일부 층을 조정하거나 추가 학습을 진행하는 방식으로, 모델 학습 속도를 높이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.전이 학습은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:학습할 데이터가 부족할 때연산 ..

이미지 캡셔닝(Image Captioning) 모델 구현1. 이미지 캡셔닝이란?이미지 캡셔닝(Image Captioning)은 주어진 이미지의 내용을 설명하는 자연어 문장을 생성하는 기술입니다. 이는 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 결합된 문제로, 주로 CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network), 또는 Transformer 기반 모델을 활용하여 구현됩니다.이미지 캡셔닝 모델은 다음과 같은 주요 응용 분야에서 활용됩니다.시각 장애인을 위한 자동 이미지 설명 시스템이미지 검색 및 태깅자동 동영상 자막 생성로봇 및 자율 주행 차량에서의 시각 정보 이해본 포스팅에서는 CNN+LSTM 기반의 이미지 캡셔닝 모델을 TensorFlow와 Keras..