강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 특정 작업을 최적화하는 기계 학습의 한 분야입니다. 에이전트는 특정 상태에서 어떤 행동을 취함으로써 보상을 얻으며, 이러한 과정을 통해 최대의 보상을 얻는 방법을 학습합니다. 이러한 학습 방법은 게임이나 로봇 제어, 금융 분야 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다.1. 강화 학습의 주요 개념에이전트(Agent): 의사 결정을 하는 주체로서, 특정 환경에서 행동을 선택하고 실행합니다.환경(Environment): 에이전트가 작업을 수행하는 공간 또는 상황으로, 에이전트의 행동에 따라 상태가 변화하고 보상이 주어집니다.상태(State): 특정 시점에서의 환경의 특정 상태를 나타냅니다. 상태는 에이전트가 판단하고 행동을 선택하는 기준이 됩니다.행..

이미지 처리와 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 데이터를 처리하고 해석하는 분야로, 현대 기술의 핵심 부분 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이미지 처리는 주로 2D 이미지를 다루며, 픽셀과 같은 기본적인 요소에 집중합니다. 반면 컴퓨터 비전은 주로 3D 공간에서의 객체 인식, 추적, 분류 등을 다루며, 더 복잡하고 추상화된 정보를 처리합니다.1. 이미지 처리의 주요 개념이미지 획득(Image Acquisition): 디지털카메라나 센서를 사용하여 현실의 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 단계입니다.전처리(Preprocessing): 이미지를 개선하고 분석에 용이하게 만들기 위해 필요한 과정으로, 노이즈 제거, 명암 대비 조절 등이 포함됩니다.특징 추출(Feature Extractio..

자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 텍스트 데이터를 분석하고 해석하여 의미를 도출하는 기술을 포함합니다. 자연어 생성은 주어진 정보나 상황에 기반하여 새로운 자연어 텍스트를 생성하는 작업으로, 자연어 처리의 한 측면입니다. 1. 자연어 처리의 핵심 기술 토큰화(Tokenization): 문장을 단어나 구(phrase)로 나누는 과정으로, 문장을 이해할 수 있는 단위로 분리합니다. 품사 태깅(Pos-Tagging): 각 토큰에 대해 문법적인 역할을 부여하여 문장의 구조를 이해합니다. 명명 개체 인식(Named Entity Recognition, NER): 개체명(사람, 장소, 날짜 등)을 식별하고 분류합니다. 문장 구문 분석(Syntactic Parsing): 문장의 구조와 문법..

딥러닝은 기계 학습의 주요 분야 중 하나로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴과 특징을 학습하는 기술입니다. 이 기술은 데이터에서 스스로 학습하고 예측하는 데 초점을 두고 있으며, 특히 이미지 인식, 음성 처리, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 1. 신경망의 기본 구조인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 각 층의 뉴런은 가중치와 활성화 함수를 사용하여 입력을 처리하고 다음 층으로 전달합니다. 이러한 구조를 통해 모델은 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고 예측합니다.2.다층 퍼셉트론(MLP)의 활용가장 간단한 신경망인 퍼셉트론에서 시작하여 다양한 은닉층을 갖는 다층 퍼셉트론(MLP)으로 발전했습니다. MLP는 복잡한 문제를 해결하는 우수한 능력을 갖추고 있으며..