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kwan's note

강화학습이란

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..
ML and AI/Intro to AI - SNU 2021. 1. 18. 11:20
휴리스틱 탐색 및 지역 탐색

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..
ML and AI/Intro to AI - SNU 2021. 1. 18. 03:03
인공지능 문제해결 전략

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..
ML and AI/Intro to AI - SNU 2021. 1. 18. 02:09
인공지능의 소개 및 역사

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..
ML and AI/Intro to AI - SNU 2021. 1. 18. 01:27
인공지능의 기초 SNU048 (k-mooc)

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
ML and AI/Intro to AI - SNU 2021. 1. 18. 00:09
백준 11758번 CCW 파이썬 (python code)

문제번호: 11758 난이도 : 골드5 시계, 반시계를 판단하는 문제이다. 벡터에 대한 기본개념이 있으면 코딩을 잘 못해도 풀 수 있는문제이다. 두 벡터의 외적을 통해 양수, 음수, 0을 판별하여 계산하였다. 알고리즘 수업의 과제였던 convex hull에서 유사한 방식을 사용한 경험이 있어 비교적 쉽게 풀었다. www.acmicpc.net/problem/11758 11758번: CCW 첫째 줄에 P1의 (x1, y1), 둘째 줄에 P2의 (x2, y2), 셋째 줄에 P3의 (x3, y3)가 주어진다. (-10,000 ≤ x1, y1, x2, y2, x3, y3 ≤ 10,000) 모든 좌표는 정수이다. P1, P2, P3의 좌표는 서로 다르다. www.acmicpc.net 각 좌표를 받은뒤 outer p..
Algorithm/python 2021. 1. 17. 19:01
백준 1010번 다리놓기 파이썬 (python code)

1010번 실버5 www.acmicpc.net/problem/1010 1010번: 다리 놓기 입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 그 다음 줄부터 각각의 테스트케이스에 대해 강의 서쪽과 동쪽에 있는 사이트의 개수 정수 N, M (0 < N ≤ M < 30)이 주어진다. www.acmicpc.net 조합문제이다. 그냥 C(M,N)로 풀면된다. 풀이1(comb 사용) import math T= int(input()) for i in range(T): N,M=map(int,input().split()) print(math.comb(M,N)) 풀이2(comb사용 x) import math T= int(input()) for i in range(T): N,M=map(int,input().spli..
Algorithm/python 2021. 1. 17. 15:22
Data Handling - Assignment(Numpy Lab)

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..
ML and AI/Python for ML 2021. 1. 17. 14:03
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