게임AI4 OpenAI GYM 환경을 이용한 강화 학습 실습 이번 글에서는 OpenAI GYM 환경을 활용하여 강화 학습을 실습하는 방법을 소개합니다. 특히, Frozen Lake 게임을 통해 에이전트가 최적의 경로를 찾아가는 과정을 살펴보겠습니다. 먼저, OpenAI GYM과 TensorFlow를 설치하고, 환경을 초기화한 후, 에이전트가 직접 키보드 입력을 통해 환경을 탐험하는 예제를 통해 강화 학습의 기본 개념을 이해해보겠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=xvDAURQVDhk OpenAI GYM과 TensorFlow 설치먼저, OpenAI GYM과 TensorFlow를 설치해야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 사용합니다:pip install gym tensorflow 설치가 완료되면, Python 인터프리터에서 제대로 설치되.. 2024. 7. 17. Q-러닝을 통한 강화 학습 실습: Frozen Lake 예제 Q-러닝을 통한 강화 학습 실습: Frozen Lake 예제이번 글에서는 Q-러닝(Q-learning)을 통해 강화 학습을 실습하는 방법을 소개합니다. 특히, Frozen Lake 게임을 예제로 사용하여 Q-러닝의 핵심 개념과 알고리즘을 이해하고, 이를 통해 에이전트가 최적의 경로를 찾아가는 과정을 살펴보겠습니다. Q-러닝은 강화 학습에서 매우 중요한 알고리즘으로, 상태-행동 쌍의 가치를 학습하여 최적의 행동을 선택할 수 있도록 합니다.https://www.youtube.com/watch?v=Vd-gmo-qO5E Q-러닝 개요Q-러닝은 강화 학습에서 사용하는 대표적인 알고리즘 중 하나입니다. 이는 상태-행동 쌍의 가치를 학습하여 최적의 행동을 선택할 수 있도록 합니다. Q-러닝의 핵심 아이디어는 상태와 .. 2024. 7. 17. Lecture 2: Playing OpenAI GYM: GamesOpenAI GYM 환경을 이용한 강화 학습 실습 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 다양한 환경에서 최적의 행동을 학습하는 중요한 머신 러닝 알고리즘입니다. RL의 매력 중 하나는 여러 종류의 환경에서 실습하고 테스트할 수 있다는 점입니다. 이번 글에서는 OpenAI GYM 환경을 이용하여 RL의 기본 원리를 실습하는 방법에 대해 알아보겠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=xgoO54qN4lY OpenAI GYM은 다양한 시뮬레이션 환경을 제공하여 RL 알고리즘을 개발하고 평가하는 데 유용한 도구입니다. 이 프레임워크를 이용하면 복잡한 환경을 직접 구현하지 않고도 다양한 환경에서 RL 알고리즘을 테스트할 수 있습니다.OpenAI GYM 환경 소개환경(Environment)OpenAI GYM은 다양.. 2024. 7. 17. 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의: 강화 학습 소개: 기초부터 응용까지 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 최근 머신 러닝과 인공지능 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 자율 주행, 게임 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있기 때문입니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 개념과 그 응용 분야에 대해 자세히 알아보겠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=dZ4vw6v3LcA 강화 학습은 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 알고리즘입니다. 이 과정에서 에이전트는 환경의 상태를 관찰하고, 행동을 선택하며, 그 행동의 결과로 보상을 받습니다. 보상을 최대화하기 위해 에이전트는 경험을 바탕으로 학습하며, 이러한 과정은 반복적으로 이루어집니다.강화 학습의 기본 개념에이전트와 환경강화 학습의 .. 2024. 7. 17. 이전 1 다음 반응형
