Minseob's Study Blog

이전 글 : OpenCV image를 grid-based tiles로 변환하기 https://minseob.tistory.com/12 고등학생들이 공부하고 연구한 내용을 개인적으로 블로그에 정리한 글이다. 전문적이지 않으며 틀린 내용이 있을 수 있음을 미리 밝힌다. 강화학습이란 특정 환경에서 정의된 에이전트가 순차적 의사결정 문제에서 부여되는 누적 보상을 최대화하기 위해 시행착오를 통해 행동을 교정하여 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 따라서 강화학습의 목적은 에이전트가 누적 보상이 최대화되는 행동을 선택하는 것입니다. MDP란 아래 그림과 같은 그래프를 의미하고 상태, 행동, 전이 확률, 보상 함수, 감가율을 매개변수로 가집니다. MDP는 순차적 의사결정 문제의 하나로서 마르코프 성질을 가집니다. M..

R&E 는 Research & Education의 약자로 1년에 걸쳐서 하는 탐구 프로젝트를 말한다. 현재 재학 중인 전북과학고등학교에서는 정보, 수학, 물리, 화학, 생물, 지학 중 한 과목에 대하여 모든 1학년 학생이 4명이 한 조가 되어 각 조마다 R&E 탐구활동을 하고 있다. 그 중 나는 정보 R&E에서 부장을 맡고 있으며, 우리 조의 주제는 다음과 같다. "협동 게임을 이용한 강화학습 모델 개발" 개발 언어는 Python을 사용할 것이고, 개발 도구는 Pycharm 과 Google colab을 사용할 계획이다. 협동 게임은 "Unrailed!"라는 스팀게임을 택하였다. 강화학습은 기계학습의 한 종류로 어떤 환경 안에서 에이전트(행동의 주체)가 보상이 최대화되도록 행동하는 방법을 의미한다. 초기의..