MachineLearning - DEEPLINK CORE Lab

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

In industrial settings, most of the data is initially unstructured. Converting this data into structured format and storing it in

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

What is Federated Learning? Federated learning (also known as collaborative learning) is a sub-field of machine learning focusing on settings

Non-linearity and non-Gaussian estimation problems are among the most challenging types of issues encountered in system modeling and data analysis.

비선형 및 비가우시안 추정 문제는 시스템 모델링과 데이터 분석에서 흔히 마주치는 어려운 문제 유형이다. 이들 문제를 이해하기 위해서는 먼저 ‘비선형성(Non-Linearity)‘과

Random Forest Vulnerabilities Random Forests have the advantage of performing well without the need for extensive hyper-parameter tuning, as long

Machine learning is a field of artificial intelligence that learns patterns from data to make predictions or decisions. This learning

Dataset A dataset is composed of data objects, and a data object represents an entity(a concept or unit of meaningful