확률적 프로그래밍이란 확률적 프로그래밍은 머신러닝에서 사용되는 확률 모델링을 구현하기 위한 프로그래밍 기술입니다. 확률적 프로그래밍 언어 확률적 프로그래밍을 위한 여러가지 프로그래밍 언어가 그동안 개발되어 왔었습니다. Pyro, Stan, Infer.NET, Anglican 이 그 중 대표적인 언어입니다. 대표적 언어 살펴보기 1. Pyro Pyro는 신경망신경망과 결합 자유도(Freedom of Combination)가 높은 베이지안 인공지능(AI) 라이브러리입니다. 확률 모델링과 딥러닝이 결합된 Pyro는 머신러닝 문제 해결을 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼입니다. Pyro는 Facebook AI Research (FAIR)에서 운영 및 개발하고 있으며, 베이지안 인공지능 모델링, 적은 양의 데이터..

강화학습(Reinforcement Learning)의 개념 강화학습(Reinforcement Learning)은 인공지능 분야 중 하나로 에이전트가 주어진 환경안에서 최상의 선택을 향해 진화하는 기술입니다. 에이전트는 시간이 지나면서 보상 또는 벌을 받으면서 학습하므로 보상을 최대화하고 벌을 최소화하도록 학습됩니다. 이러한 방식으로 에이전트는 더 많은 보상을 얻기 위해 최상의 액션을 선택하려 합니ㅏㄷ. 강화학습은 특히 복잡한 환경에서 최적의 해결책을 찾기 위해 많이 사용됩니다. 예를 들어 로봇이나 자율주행자동차와 같은 지능형 시스템에서 강화학습을 이용하면 보다 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 많은 게임이 강화학습에 적합합니다. 대표적인 게임 중 하나인 바둑에서는 강화 학습 알고리즘을 개..

인공신경망(Artificial Neural Networks) 인공신경망(Artificial Neural Networks)이란 생물학에서 뇌의 동작 원리를 모방해 만들어진 기술로, 기계학습 분야에서 매우 유용하게 활용되고 있습니다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층을 가진 구조로 이루어져 있고, 인간의 뇌는 적은 양의 입력을 처리하고 일관성 있는 패턴을 파악해내는 과정에서 매우 효율적으로 작동한다는 것을 모티브로 만들어졌습니다. 기본 구조에서 입력값 (x)은 각각의 가중치 (w)와 결합된 후 편향 (b)의 값을 더한 다음 활성화 함수 (activation function)을 적용하여 출력값 (Y)을 생성합니다. 이 과정에서 가중치 (w)와 편향 (b)은 학습 과정에서 조정됩니다. 활성화 함수의 역할은 ..