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컴퓨터과학100

Q-Learning vs Deep Q-Learning 비교 분석 Q-Learning vs Deep Q-Learning 비교 분석강화 학습을 처음 접하면 Q-Learning과 Deep Q-Network(DQN)의 차이점이 헷갈릴 수 있어요.기본적인 개념은 비슷하지만, 상태(State) 개수와 적용 가능 범위에 따라 다르게 사용됩니다.Q-Learning이란?“테이블(표) 기반으로 학습하는 전통적인 강화 학습 기법”Q-Learning은 모든 상태-행동(State-Action) 쌍을 테이블(Q-Table)에 저장해서 학습하는 방식이에요.상태의 개수가 많아지면 Q-테이블이 너무 커져서 저장과 계산이 어려워지는 단점이 있습니다.✅ Q-Learning 특징✔ 테이블 기반: 모든 상태-행동 값을 저장하는 방식✔ 작은 환경에서 효과적: 상태 개수가 적을 때 빠르고 효율적✔ 벨만 방정.. 2025. 2. 10.
Q-Learning과 Deep Q-Network(DQN)구현 (Python + OpenAI Gym) Q-Learning 구현 (Python + OpenAI Gym)Q-Learning은 기본적인 강화 학습 알고리즘으로, 환경(Environment)과 에이전트(Agent)가 상호작용하며 최적의 정책을 학습하는 방식입니다.여기서는 OpenAI Gym의 Taxi-v3 환경을 이용해서 간단한 Q-Learning 예제를 구현해 보겠습니다.🚖 OpenAI Gym의 Taxi-v3 환경목표: 승객을 태우고 목적지에 내려주는 것행동(Action): 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽 이동, 승객 태우기/내리기보상(Reward): 성공적으로 승객을 목적지에 내리면 +20, 잘못된 행동을 하면 -1📌 Q-Learning 코드 구현import numpy as npimport gym# 환경 생성env = gym.make("Taxi-.. 2025. 2. 10.
Q-Learning과 Deep Q-Learning의 실제 활용 사례 강화 학습은 이론적으로만 보면 복잡해 보이지만, 실제로 우리 주변에서 이미 다양한 분야에 적용되고 있어. 자율 주행, 게임 AI, 로보틱스, 금융 트레이딩 등에서 강화 학습이 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보겠습니다.자율 주행(AI Driving)🚗 강화 학습이 자율 주행에서 중요한 이유자율 주행 AI는 도로 위에서 최적의 결정을 내려야 해. 사람이 직접 코딩해서 “이 상황에서 이렇게 행동해!” 라고 가르치는 방식(규칙 기반)은 너무 복잡하고 예외 상황이 많아서 불가능해요.그래서 자율 주행 AI는 강화 학습을 통해 스스로 학습하면서 최적의 주행 방법을 찾아요.🏎 강화 학습 적용 방식차량이 주행 데이터를 수집하면서 보상을 받는 구조로 학습.예를 들어:속도 제한을 지키면 +보상보행자를 피해가면 +보상신호를.. 2025. 2. 10.
강화 학습, 이렇게 활용된다! | 구글, 테슬라, 아마존, JP모건 등 글로벌 기업들의 AI 적용 사례 및 강화학습 요약정리 1. 기업에서 강화 학습을 어떻게 활용하는지강화 학습은 연구실에서만 활용되는 것이 아니라, 실제 기업에서도 다양한 방식으로 적용되고 있어요.특히 구글, 테슬라, 아마존, 엔비디아, JP모건 같은 글로벌 기업들이 강화 학습을 적극 활용하고 있어요.이제 각 기업별 적용 사례를 자세히 살펴보겠습니다!Google DeepMind - 강화 학습 기반 AI 연구“구글 DeepMind는 세계 최고의 강화 학습 연구 기관 중 하나”✅ 강화 학습 적용 분야게임 AI (AlphaGo, AlphaZero, MuZero)로보틱스 (AI 로봇 제어)데이터센터 에너지 절감의료 인공지능🔥 AlphaGo & AlphaZero (게임 AI)2016년 AlphaGo는 바둑에서 인간 최고수(이세돌 9단)를 이긴 최초의 AI강화 학습을 .. 2025. 2. 10.
OLAP vs OLTP: 차이점과 활용 사례 완벽 정리! 🔍 OLAP와 OLTP란 무엇인가? IT 시스템을 구축하거나 데이터를 다룰 때 OLAP와 OLTP는 필수 개념입니다.하지만 두 개념의 차이를 헷갈려 하는 경우가 많습니다. ✔️ OLTP(Online Transaction Processing) 👉 온라인 트랜잭션 처리 시스템✔️ OLAP(Online Analytical Processing) 👉 온라인 분석 처리 시스템 이 두 개념은 데이터를 다루는 방식이 다르며, 목적과 활용 사례가 완전히 다릅니다.이번 글에서는 OLAP와 OLTP의 차이점과 각각의 역할, 그리고 실제 활용 사례까지 깊이 있게 분석해 보겠습니다.📌 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)란? 1️⃣ OLTP 정의 OLTP(Online Transaction Processing) 시스템은 실시간.. 2025. 2. 9.
데이터 정규화 vs 역정규화 완벽 정리 | DB 성능 최적화 핵심 가이드! 안녕하세요, IT 개발을 공부하고 계신 여러분!오늘은 데이터베이스(DB) 설계에서 꼭 알아야 할 ‘정규화(Normalization)와 역정규화(Denormalization)’에 대해 깊이 있게 다뤄보려고 해요.이 개념들은 데이터베이스 성능과 유지보수성에 큰 영향을 미치기 때문에, 백엔드 개발자뿐만 아니라 데이터 엔지니어, DBA, 소프트웨어 엔지니어라면 반드시 이해하고 있어야 해요.그럼, 하나씩 차근차근 살펴볼까요?📌 데이터 정규화란?정규화(Normalization)란 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 무결성을 보장하는 과정이에요.즉, 데이터를 체계적으로 정리하여 일관성과 정확성을 유지하는 방법이라고 할 수 있어요.✅ 데이터 정규화의 장점데이터 중복 감소: 스토리지 낭비 방지데이터 무결성 유지: 일관된.. 2025. 2. 8.
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