자율주행9 (기업 경영 분석) 퀄컴을 앞으로 눈여겨 봐야 하는 이유 https://www.youtube.com/watch?v=ZG7RAb0TOBs 퀄컴을 앞으로 눈여겨 봐야 하는 이유최근 IT 업계에서는 다양한 기술 발전과 혁신이 일어나고 있으며, 그 중심에는 여러 주요 기업들이 있습니다. 특히 퀄컴(Qualcomm)은 앞으로 주목해야 할 기업 중 하나로, 다양한 이유에서 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이번 글에서는 퀄컴의 중요성, 향후 전망, 그리고 기술적 혁신을 통해 퀄컴이 왜 주목받아야 하는지에 대해 깊이 있게 다루어 보겠습니다.퀄컴은 모바일 및 반도체 분야에서 오랜 역사를 가지고 있는 기업으로, 특히 5G 기술의 선두주자 중 하나로 알려져 있습니다. 이러한 기술력을 바탕으로 퀄컴은 다양한 분야에서 혁신을 이루어내고 있으며, 이는 앞으로도 계속될 것입니다. .. 2024. 7. 21. 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. 이전 1 2 3 다음 반응형
