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기계학습 및 기본 알고리즘 연구
A Study on Machine Learning and Basic Algorithms 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호, 2018 July 13, 2018년, pp.35 - 36  

김동현 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  이태호 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  김경태 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ,  윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)

초록
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본 논문에서는 기계학습 및 기계학습 기법 중에서도 Markov Decision Process (MDP)를 기반으로 하는 강화학습에 대해 알아보고자 한다. 강화학습은 기계학습의 일종으로 주어진 환경 안에서 의사결정자(Agent)는 현재의 상태를 인식하고 가능한 행동 집합 중에서 보상을 극대화할 수 있는 행동을 선택하는 방법이다. 일반적인 기계학습과는 달리 강화학습은 학습에 필요한 사전 지식을 요구하지 않기 때문에 불명확한 환경 속에서도 반복 학습이 가능하다. 본 연구에서는 일반적인 강화학습 및 강화학습 중에서 가장 많이 사용되고 있는 Q-learning 에 대해 간략히 설명한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 기계학습 및 알고리즘에 대해 서술하였다. 기계학습에 사용되는 알고리즘들은 각기 다른 특성을 지니고 있기 때문에 환경에 맞는 적합한 알고리즘을 사용할 때 가장 기대효과가 클 것으로 예상된다.
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