멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
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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 reading멀티 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 reading멀티 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 reading멀티 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 reading머신러닝(Machine Learning)의 여러가지 학습 방법
머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 인공지능의 한 분야이다. 이러한 학습은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화
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