안녕하세요, 열혈 수강생 서은님. 영상을 잘 봐주셔서 너무 감사합니다. 강화학습 중 agent에게 주어지는 보상 중 하나는 게임에서의 점수를 예로 들 수 있을 것 같아요. 우리가 원하는 방식으로 움직이면 +1점, 반대로 움직이면 -1점. 이런식으로 보상을 주면서 학습을 진행하게 된답니다. 제 답변이 너무 늦지 않았으면 좋겠네요. 좋은 질문해주셔서 감사하구요. 다음번에 강화학습에 대해서 다시 한번 정리할 수 있는 기회를 만들어보도록 하겠습니다 :)
머신러닝의 종류 1.수퍼바이즈드 머신러닝- 라벨 주고 분류 2.언 수퍼바이즈드 머신러닝- 알아서 분류 3.리인포스먼트러닝- 시행착오를 밑천삼아 발전 정말 몰랐네요. 복싱 에아이아가 정말 궁금했는데.. 그게 머신러닝은 맞았었군요. 그게 3번째인 레인포스먼트 러닝에 속하는거였군요... 헌데 언수퍼바이즈드 머신러닝이 딥러닝이라고 하는 사람이 있던데.. 이건 아니죠??
![[10] 머신러닝의 방법, 어떻게 공부하지? - 수많은 머신러닝 방법 공부법](http://i.ytimg.com/vi/ytbaLXjCiHk/mqdefault.jpg)
![[10] 머신러닝의 방법, 어떻게 공부하지? - 수많은 머신러닝 방법 공부법](/img/tr.png)
![[딥러닝, 머신러닝, 인공지능] 이 영상 하나로 끝내드립니다 | 네이버 AI 부트캠프 멘토출신 이종혁 - 메타코드M](http://i.ytimg.com/vi/WeHFmpDN_ks/mqdefault.jpg)
![[12] 머신러닝 vs 딥러닝 비교 - 전통적인 머신러닝과 딥러닝 차이점 4가지](/img/1.gif)
설명을 정말 잘하십니다 😮
이미지랑 텍스트도 간결하고 군더더기 없는 설명으로 쉽게 이해가 되네요! 개념정리안하고 바로 군집화 분류 들어가서 힘들었거든요 ㅠㅠ 적절한 예와 이미지 영상 부연설명 감사합니다
너무 알기쉽게 설명해주셔서 감사합니다!! 이제야 이해되네요.. 흩어져있던 개념들이 정리됐어요
컴퓨터에게 제공하는 정답 = label, tag, target, class
supervised, unsupervised, reinforcement learning
깔끔한 용어정리 감사합니다! 이번 영상도 잘 봤어요. 차근차근한 설명덕분에 애기가 걸음마 배우듯 공부하고 있어요 ㅋㅋ 감사합니다:)
애기 걸음마!!ㅎㅎ 지금쯤 잘 뛰고 계시겠네요ㅎㅎ 깔끔한 댓글 감사합니다 :)
이해 잘 되네요. 감사합니다
잘 듣고갑니다!!
냥냥이들이 너무 귀여워서 강의에 집중 못하겠어요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
댓글 잘 안남기는데 남깁니다. 제가 정말 AI가 처음이라 계속 이해를 못하고 있었는데 이렇게 이해하기 쉽게 머신러닝 종류와 특징을 설명해주셔서 감사합니다. 앞으로 더 공부할 의지가 생겼어요!
안녕하세요, 부자될부린이님! 닉네임이 너무 멋지네요~ 부린이님께 도움이 되었다니 너무 기쁘네요. 앞으로도 친절한 AI와 조금씩, 천천히 함께 공부하실 수 있도록 잘 준비해보겠습니다!
설명 너무좋아요
제가 본 머신러닝 강의 중 제일 이해가 잘됩니다.. 감사합니다 선생님 ㅠ
강의 너무 좋습니다~~~잘듣고가요!!! 끝까지 다들을꼐요 감사합니다
라벨과 레이블의 차이가 늘 궁금했었는데 잘 배웠습니다. 맛있는 식사하세요
저도 발음하면서 둘 중 어떤게 맞는지 궁금했었답니다ㅎㅎ
댓글과 응원 항상 감사합니다! 즐거운 저녁시간 되세요~
좋은 강의 너무 너무 감사합니다!
찾던 영상!!감사합니다🤭
🐱 반갑습니다 jejeon lee님! 종종 찾아와주세요~
강의감사드립니다. 그러면 만약에 생산제품의불량문제를 해결하기 위해서는 불량 양품 분류 모델이 맞을까요 아니면 불량 양품 그룹화 모델이 맞을까요? 상황에 따라 다르다면 그 상황이란건 무엇이 중요한지 궁금합니다
친절한 설명 감사합니다.
강의 너무 좋아요^^
최고입니다
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 냥냥이들 너무 귀여워요 ㅠㅠㅠㅠ
오늘도 재밌었습니다. 냥이가 두분이군요 :)
친절한 ai 미정님, 미정님 영상을 따라가며 쭉 공부하고 있는 열혈수강생입니다. 질문이 있는데, agent 에게 주어지는 '보상'이라는 것은 어떤 종류의 보상일까요?
안녕하세요, 열혈 수강생 서은님. 영상을 잘 봐주셔서 너무 감사합니다.
강화학습 중 agent에게 주어지는 보상 중 하나는 게임에서의 점수를 예로 들 수 있을 것 같아요. 우리가 원하는 방식으로 움직이면 +1점, 반대로 움직이면 -1점. 이런식으로 보상을 주면서 학습을 진행하게 된답니다.
제 답변이 너무 늦지 않았으면 좋겠네요. 좋은 질문해주셔서 감사하구요. 다음번에 강화학습에 대해서 다시 한번 정리할 수 있는 기회를 만들어보도록 하겠습니다 :)
감기에 걸린 건가요?
목소리가 마음을 아프게 하네요
건강조심하세요
아고 감사합니다. 날이 많이 추워졌네요. 서울꺼벙천사님도 감기조심하세요~
머신러닝의 종류
1.수퍼바이즈드 머신러닝- 라벨 주고 분류
2.언 수퍼바이즈드 머신러닝- 알아서 분류
3.리인포스먼트러닝- 시행착오를 밑천삼아 발전
정말 몰랐네요. 복싱 에아이아가 정말 궁금했는데..
그게 머신러닝은 맞았었군요. 그게 3번째인 레인포스먼트 러닝에 속하는거였군요...
헌데 언수퍼바이즈드 머신러닝이 딥러닝이라고 하는 사람이 있던데..
이건 아니죠??
안녕하세요, 기계에게 주어지는 보상이라는 것은 함수 식에서의 결과값이 가장 큰 수 인가요??
러시아블루 귀엽네요 몇년전에 러시아블루 잃어버렸는데 갑자기 생각나는군요
오픈 강의도 하시나요
오프라인 강의도 하시나요
ㅋㅋㅋㅋㅋ고양이 뭐죠ㅎㅎㅎ
국내최초 인공지능 고양이랍니다 🐱귀여운 로라로라님 즐거운 주말 보내세요~
너무 유익해요ㅠㅠ
사람에게 보상은 칭찬, 상금, 점수 등등으로 주어지겠는데 도대체 컴퓨터에게는 어떤 보상이 주어지는 건가요?
교수님보다 잘 가르쳐주시네
Nice👍👍👍👍 by naresh kumar
ㅎㅎ
설명이 너무 쉬워서 진도가 술술 나갑니다.
설명이 쉽다는 칭찬은 언제들어도 기분이 좋네요, Alex Kim 님, 오늘도 힘나는 댓글 감사합니다^^