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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.

Particle Filters are a powerful Sequential Monte Carlo method used to address non-linear and non-Gaussian estimation challenges. This approach has

파티클 필터(Particle Filter)는 비선형 및 비가우시안 추정 문제를 해결하는데 사용되는 강력한 시퀀스 몬테카를로 방법(Sequential Monte Carlo method)으로, 이 방법은 로봇

라이다(LiDAR) 센서는 빛을 이용해 주변 환경을 측정하는 기술이다. 이 센서는 로봇, 자율 주행 차량, 지형 측량 등 다양한 분야에서 활용되고

오늘은 라이다 센서(LiDAR Sensor)와 인공지능을 활용한 물체 인식 기술에 대해 알아보고자 한다. 이 기술은 자율 주행 자동차, 로보틱스, 스마트 시티

우리가 일상에서 마주하는 수많은 기술들 중, 이미지 인식은 지금 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 반드시 필요한 기술이 되었다. 스마트폰에서부터 자율주행 차량까지 이