kwan's note

수강일시: 2021.01.18 출처: kmooc SNU048 www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2020_T2/course/ 강좌 | SNU048_011k | K-MOOC www.kmooc.kr 강화 학습을 모델링하는 데에 있어서 가장 기본적인 모델인 마르코프 과정에 대해서 학습하겠습니다. 강화 학습은 Markov Decision Processes라고 마르코프 결정 과정이라는 모델을 기반으로 formulation이 됩니다. 마르코프 프로세스는 상태의 집합 S에 대해 transition하는것. memoryless한 랜덤 프로세스다. 다음으로는 마르코프 보상 프로세스에 대해서 보도록 하겠습니다. 이는 마르코프 프로세스에서 reward함수와 discount 값..

수강일시: 2021.01.18 출처: kmooc SNU048 www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2020_T2/course/ 강좌 | SNU048_011k | K-MOOC www.kmooc.kr 오늘은 대표적인 인공지능 기법 중 하나인 강화 학습에 대해 학습하겠습니다. 강화 학습(reinforcement learning)은 인공지능의 핵심 분야 중의 하나로 인공지능 에이전트를 학습시키는 과정 중의 하나입니다. 직접적으로 행동을 알려주는것이 아니라 에이전트의 행동 이후 피드백을 주는 형태로 학습이 진행된다. 어떤 결과를 얻어야 하는지는 알지만 어떻게 해야 하는지는 모르는 상태에서 학습이 진행된다. 1. 보상 함수를 통해 2. 방법은 에이전트가 스스로 배워야..

수강일시: 2021.01.17 출처: kmooc SNU048 www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2020_T2/course/ 강좌 | SNU048_011k | K-MOOC www.kmooc.kr 이번수업에선 informed search방식에 대해 알아보았다. 최소한의 필요정보만 주어진 uninformed search와 다르게 informed search는 추가 정보를 이용하여 효율적인 탐색을 진행하도록 한다. 이전 강의에서 본 루마니아 예제에서 본다면 어떤 노드로 가는것이 바람직한 것인가에 대한 판단이 들어가게 된다. 1.best search Greedy best 는 가장 cost가 낮은것을 우선적으로 탐색하는 방식이다. 즉 f(n)=h(n) (h는 비용..

수강일시: 2021.01.17 출처: kmooc SNU048 www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2020_T2/course/ 강좌 | SNU048_011k | K-MOOC www.kmooc.kr 시작에 앞서 탐색예제로 루마니아문제를 보도록 하겠습니다. Arad에서 bucharest로 가야 한다. 최단거리(혹은 최소비용)으로 이동하는 방법을 생각해 보자. 1.초기상태 2.가능한 action 3.goal state 4.비용 의 순서로 생각한다. 일반적인 알고리즘문제이므로 특별한 방식을 따로 생각하는게 아니라 일반적인 알고리즘 해결전략과 동일하게 생각하면 될듯하다. 여기선 tree search를통해 해결하고자 하였다. 탐색전략. 1.uniformed 2.feu..

수강일시: 2021.01.17 출처: kmooc SNU048 인공지능을 정의하는 방식은 다양하다. 많은 유명인들이 다양한 방식으로 인공지능을 정의하였는데 일반적으로 intellect를 coumputational(때로는 w. algorithm) 하게 표현했다. 인공지능을 네가지로 나눈다면 thinking/acting humanly/rationally 로 나눌 수 있다. 많은 ai는 현재 acting의 관점에서 연구가 이루어지는것 같다.(실용 분야에선) 현대 경제학에서조차 인간을 rational하지 않게 보는데 당연한 분류라고 보이는 한편 자율주행차나 알파고등의 rational ai를 위주로 생각하던 상황에서 당연히 rationally한것이 ai라고 생각했는데 이에 대해 다시 한번 생각해 보게 되었다. 어찌..

이 복습노트는 서울대학교 김건희 교수님의 인공지능 기초 강의를 수강하고 작성하였습니다. 전 노트는 수업을 기반으로 작성하였습니다. www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2020_T2/ff08711ee4d84c348aa0423ac5024a4c/ 강의계획서(Syllabus) | SNU048_011k | K-MOOC 인공지능은 사람의 지능과 인지기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 인공지능의 근원적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이 www.kmooc.kr 강좌설명은 아래와 같습니다

출처: 부스트코스-머신러닝을 위한 파이썬 수강일시:2021.01.17 www.boostcourse.org/ai222/lecture/24072 머신러닝을 위한 파이썬 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 넘파이 연습을 위한 예제 github.com/TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect/blob/master/lab_assignments/lab_2/README.md#zero_or_one_or_empty_ndarray TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect Contribute to TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect development by creating an account on GitHub. github.com 본 L..

출처: 부스트코스-머신러닝을 위한 파이썬 수강일시:2021.01.16 www.boostcourse.org/ai222/lecture/24076/ 머신러닝을 위한 파이썬 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 학습 목표 데이터에 있는 여러 이슈(ex. 결측치, scale 문제 등)와 이 이슈들을 처리하기 위해 사용하는 방법들을 소개하고, pandas 를 이용하여 데이터를 cleansing 하는 방법에 대해 공부합니다. 데이터를 이용해 어떠한 output을 얻는 과정에서 결측치에 대한처리나 sacling등의 전처리는 매우 중요한 요소이다. 데이터 전처리는 데이터를 활용하기 전에 결측치, 필요없는값, 오류등을 파악하여 제거하거나 변형하면서도 원본 데이터의 경향을 훼손시키지 않는 일을 말한다. ..