Flutter는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 한 번의 코드 작성으로 iOS와 Android 앱을 동시에 개발할 수 있다. 이
Continue reading
[카테고리:] Project
[Python Code Example] National Weather Service(NWS) API, 스케쥴러을 사용하여 시간별 날씨 예측, 실측 데이터를 확보하는 Python 예제 코드
이번 포스트에서는 National Weather Service(NWS) API를 사용하여 미래의 시간별로 예측 되는 예보 데이터를 받아오는 방법과 스케쥴링을 통해 실제 날씨 측정
Continue reading
Big Data AI Training: Efficient Methods for Loading and Processing Large Datasets
Modern AI models rely heavily on large volumes of data for accurate predictions and performance. However, loading and preprocessing large
Continue reading
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 응용 분야
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 주요 도전 과제
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 알고리즘과 접근법
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 협력과 경쟁
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 기본 개념
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading
빅데이터 AI 학습: 효율적인 대용량 데이터 로드와 처리 방법
현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한
Continue reading
Convex Hull: 인공지능에 기하학 적용하기
Convex Hull(컨벡스 헐)은 계산 기하학의 기본 개념으로서 인공지능, 컴퓨터 그래픽스, 로보틱스 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 포스트에서는Convex
Continue reading