딥러닝 심층강화학습 조사 레포트

소개

"딥러닝 심층강화학습 조사 레포트"에 대한 내용입니다.

목차

1. 시작하기에 앞서..

2. 개념
2-1. 개념1 머신러닝
2-2. 개념2 인공신경망의 원리
2-3. 개념3 DQN (Deep Q Network)

3. 예시, 활용사례
3.1 NC 소프트의 GAME AI
3.2 자율주행 자동차
3.3 딥마인드의 알파고

본문내용

1. 시작하기에 앞서..
우리는 2016년 인공지능과 바둑기사의 바둑경기를 기억하고 있을 것이다. 체스와 달리 바둑처럼 경우의 수가 무한히 많은 경우에 인공지능은 사람을 이길 수 없을 것이라는 예상을 깨고 인공지능은 바둑기사를 4승 1패로 압도하였고, 이는 많은 이들에게 충격을 주었다,
지금부터 설명하려는 심층강화학습 알고리즘 (DEEP REINFORCEMENT LEARNING)이 앞서 말한 바둑인공지능 알파고에 사용됐다. 이 기술은 벌써 현실로 다가와 있으며 전세계가 주목하여 연구하고 있기에 우리 또한 발맞춰 따라가지 않으면 안된다고 생각하여 준비했다. 우리 조 역시 해당분야에 대해 문외한이나 이번 조사를 통해 알게된 심층 강화 학습의 원리에 대해 간략히 소개 할 것이며, 이를 통해 관심을 갖게 되고 변화에 발맞추어 따라갈 수 있으면 좋겠다고 생각했다,

2. 개념
2-1. 개념1 머신러닝
머신러닝은 아서 사무엘에 의헤 ‘기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘’이라고 정의 되었다.

참고자료

· 없음