인공지능 연구소

저번 생성모델(Generative model)에 이어서, 이번에는 감히 간단하게 강화학습(Reinforcement Learning)과 관련한 글을 정리해보려고 한다. 이 글은 개념만 잡는 글로 혹시라도 기초를 아는 분들은 이 글을 패스해도 무관할 것 같다. 개인적으로 필자가 최근에 가장 관심을 많이 기울이는 분야라서 조금 내용이 길어질수도 있다. 또한 여기서 세부적으로 나오는 알고리즘은 추후 PyTorch로 직접 구현도 해볼 예정이다. 이 글은 고려대학교 감태의 교수님의 딥러닝 강의 중 생성모델과 관련된 내용을 정리하여 재구성하였다. 교수님의 설명과 함께 필자의 주관적인 내용도 들어갔을 수 있는 점 참고하길 바란다. 추가적으로 내용상 오류가 있거나 부족한 부분이 있다면 언제든지 댓글로 피드백 바란다.생성..

내일이 기말고사라서 간단하게 강의 정리도 해야해서, 오늘은 비지도학습(Unsupervised learning) 중에서 클러스터링(Clustering)과 함께 가장 대표적인 예시 중 하나인 생성모델(Generative model)에 관련해서 글을 정리해보았다. 이 글은 고려대학교 감태의 교수님의 딥러닝 강의 중 생성모델과 관련된 내용을 정리하여 재구성하였다. 교수님의 설명과 함께 필자의 주관적인 내용도 들어갔을 수 있는 점 참고하길 바란다. 추가적으로 내용상 오류가 있거나 부족한 부분이 있다면 언제든지 댓글로 피드백 바란다. 머신러닝에서의 3가지 학습기법들 머신러닝에서는 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinfor..

본 포스트는 상업적인 목적이 없이 필자의 공부를 위해 번역된 글입니다. 오역이 많은 점 미리 양해 바라며 언제든지 댓글로 피드백받고 있습니다. 최종 수정: 20.04.15 SUMMARY 논문의 Topic에서 발생하는 문제들이 무엇인지 (Motivation) 그 중에 어느 문제를 타겟으로 언급하는지 (Goal) 그 문제를 풀기 위해 어느 것을 만들겠다고 하는지 (Objective) 그것을 만들면 무슨 효과가 있는지 (Advantage) 그 효과는 무슨 의미인지 (Contribution) 결과 분석이 Goal, Contribution, Advantage를 잘 설명하는지 (Result) 논문의 단점은 무엇인지 (Limitation) 해당 논문을 왜 읽었는지 (Why read, our goal) 논문에서 주장하..