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강의/인공지능개론

하이브리드 지능시스템 보호되어 있는 글입니다.
강화학습 : reinforcement learning
강의/인공지능개론 2024. 6. 7. 강화학습 : reinforcement learning 강화학습어떠한 모르는 환경에서 동작하는 에이전트가 있을 때, 에이전트가 현재 상태에서 향후 기대되는 누적 보상값이 최대가 되도록 행동을 선택하는 정책을 찾는 것 -> 마르코프 결정 과정 : MDP 사용  마르코프 결정 과정 : markov decision process상태 전이가 현재 상태인 St와 입력(행동) At에 의해 확률적으로 결정되는 모델-> 마르코프 모델     미래 상태 St+1은 현재 상태 St에만 영향을 받으며 과거 상태 St-1,...에는 영향을 받지 않는 시스템에 대한 확률 모델    => 강화학습의 목적 : 기대 누적 보상값이 최대가 되도록 하는 정책을 찾는 것 정책이란? 각 상태에서 선택할 행동을 지칭함    누적 보상치- 단순 합계 : 단순하게 연속적으로 보상치를 더함- 할인 누..
SVM
강의/인공지능개론 2024. 6. 7. SVM Support Vector Machine분류 오차를 줄이면서 여백을 최대로 하는 결정 경계:decision boundary를 찾는 이진 분류기 margin : 여백으로 결정 경계와 가장 가까이 있는 학습 데이터까지의 거리 support vector : 결정 경계로부터 가장 가까이에 있는 학습 데이터들     초평면 기하학 : hyperplane  SVM 최적화                  시험 출제 100 %     선형 분리불가 문제 : SVM   => 슬랙 변수 사용학습 데이터 별로 하나씩 생성함svm 분할 초평면에서 서포트벡터보다 멀리 위치하면 슬랙 변수 = 0     선형 SVM 선형인 초평면으로 공간을 분할한다슬랙 변수를 도입하더라도 한계가 있음 데이터의 고차원 사상데이터를 고차원으로 사상하게..
기계학습 : 추가 신경망
강의/인공지능개론 2024. 6. 5. 기계학습 : 추가 신경망 목차기계학습 : 인공신경망    홉필드 신경망    양방향 연상 메모리    자기조직 신경망 기계학습 : 인공신경망  홉필드 신경망존 홉필드가 제안한 순환 신경망 : RNN:recurrent nueral network순환 신경망은 출력~입력까지의 feedback loop가 있고, 이러한 피드백 루프는 신경망 학습 능력에 많은 영향을 끼친다=> 기억의 자기 연상 유형을 표현한다   - 각 뉴런의 출력을 다시 모든 뉴런의 입력으로 보냄 (단, 자기 자신 제외)- 부호 활성화함수를 따른 맥클록-피츠 뉴런을 사용함 가정 1) 뉴런 사이 연결강도 즉, 가중치는 대칭가정 2) 뉴런들은 완전히 비동기적으로 동작 시에만 안정된 상태에 도달할 수 있음 = 즉, 동시에 가중치  update돼서는 안됨. 순서대로!   부호..
기계학습 2.Decision Tree
강의/인공지능개론 2024. 6. 2. 기계학습 2.Decision Tree 목차 Decision Tree 결정트리 형태 결정트리 학습 알고리즘 결정트리를 이용한 회귀 ensemble classifier k-nearest neighbor, KNN 군집화 알고리즘 naive Bayes classifier Decision Tree트리의 형태로 의사결정 지식을 표현한 것 결정트리 형태단말 노드 : class, 대표값 내부 노드 : 노드들 중 단말노드를 제외한 부분으로 비교 속성이라 할 수 있다 간선 : 속성 값 결정트리 학습 알고리즘Algorithm - 모든 데이터를 포함한 하나의 노드에서 시작 - 반복적인 노드 분할 분할 속성을 선택 속성값에 따라 서브 트리 생성 데이터를 속성 값에 따라 분배 => 이러한 decision tree의 경우, 아주 복잡하여 해당 문제를 세세하게 분류하며..
기계학습 1
강의/인공지능개론 2024. 5. 10. 기계학습 1 기계학습이란?machine learning경험을 통해 나중에 유사하거나 같은 일:task를 더 효율적으로 처리할 수 있도록 시스템의 구조나 파라미터를 바꾸는 것이다. 컴퓨터가 데이터로부터 특정 문제해결을 위한 지식을 자동으로 추출하여 사용할 수 있게 하는 기술이다.  연역적 학습 : deductive learningdeductive inference를 통한 학습 귀납적 학습 : inductive learning사례들을 일반화하여 패턴이나 모델을 추출함=> 일반적인 기계학습의 대상으로 학습 데이터를 잘 설명할 수 있는 패턴을 찾는 것이다.오컴의 면도날 : Occam's rezor => 가능하면 학습 결과를 간단한 형태로 표현하는 것이 좋음    => 아주 복잡하며 99%의 성능인 모델보다는 95%의 성능을..
Fuzzy Theory 보호되어 있는 글입니다.
탐색과 최적화 보호되어 있는 글입니다.

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