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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.

현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한

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2024년 5월 14일, Google I/O의 기조연설에서 Google DeepMind의 책임자인 Demis Hassabis가 야심 찬 비전을 발표했다. Project Astra라는 이름의 이 멀티모달

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이번 글에서는 기존 GPT-4 Gurbo보다 빨라지고 저렴해진 ‘GPT-4o’를 소개하고자 한다. ‘GPT-4o’는 2024년 5월 13일 Release 한 OpenAI의 ChatGPT 최신 모델로,

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