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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB Chapter02. Introduction RL - Markov Desision Process- 강화학습에서 문제를 잘 정의하려면 주어진 문제를 MDP의 형태로 만들어야함 Ch02-01 Markov Process- 확률적으로 상태를 이동해 다니는 과정- 상태의 집합과 전이 확률 (전이 확률 행렬)로 표현됨- 마르코프 프로퍼티: 미래는 오로지 현재에 의해 결정됨: Markov Process 는 마르코프 프로퍼티 정의를 반영한 것Ch02-02 Markov Reward Process- Markov Process에서 다음 상태에 도달할 때 리워드를 받는 것이 추가됨- 보상을 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh01. Introduction to RL - 강화학습 입문하기Ch01-01 지도학습과 강화학습- 기계학습 분류: 지도 학습 / 비지도학습 / 강화 학습- 강화학습의 위력: 병렬로 경험을 쌓으면서, 한 곳에 모이게 하는 힘을 가짐: 인간을 따라하는 것이 아니기 때문에 인간을 뛰어넘을 수 있음 Ch01-02 순차적 의사 결정 문제- 강화학습..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh10-01 감정분석모델 구현을 통한 자연어 처리 실습 - 주요코드 미리보기(1)1) RNN의 입출력 개수에 따른 유형- 1To1, 1ToMany, ManyTo1, ManyToMany2) 자연어 처리를 위한 신경망 LSTM- 파라미터: 인풋 사이즈, 히든 사이즈 (은닉 레이어의 사이즈), 레이어 수 (몇 개의 층으로 레이어를 쌓아서 만들..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB Ch08-01 VGGNet을 사용한 이미지 분류 - 구현을 위한 코드의 이해- 2014년 이미지 분류대회 2위를 한 모델로, 상대적으로 구현이 간단핰 모델- 컨볼루션, 풀링레이어 -> Dense 레이어- 3x3 커널을 반복사영하여 리셉티브 필드를 늘릴 수 있음을 증명함- 컨볼루션 레이어 2개 + 풀링레이어 1개의 조합으로 2세트, 컨볼루션레이어 3개 + 풀링레이어 1개의 조합으오 3세트, Dense 레이어 3개를 지난 후 출력함- VGGNet의 구현:__init__ 함수에 아웃풋 채널의 수를 정의한 컨피그레이션의 이름을 파라미터로 지정하여 신경망 구조를 사용함: mak..