알파고
알파고 (AlphaGo) 알파고(AlphaGo)는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 고대 중국의 보드 게임인 바둑을 플레이하기 위해 설계되었습니다. 알파고의 가장 큰 의의는 인간 전문가를 상대로 바둑에서 승리한 최초의 컴퓨터 프로그…
문서 목록 강화학습
총 4개정책 기반 방법
정책 기반 방법 개요 정책 기반 방법(Policy-Based Methods)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 주요 접근 방식 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 최적의 행동을 선택하기 위해 직접…
RLHF
RLHF 개요 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 …
Q-러닝
Q-러닝 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, 모델을 사용하지 않는 비지도 학습 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행…