-
Q-러닝(Q-Learning): 강화 학습의 핵심 알고리즘
1. Q-러닝이란? Q-러닝은 강화 학습(Reinforcement Learning)의 대표적인 알고리즘으로, **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동(Action)을 학습하는 기법입니다. Q-러닝은 모델 프리(Model-Free) 알고리즘으로, 환경의 **모델(전이 확률 및 보상 함수)**을 사전에 알 필요 없이 학습할 수 있습니다. 1.1 목표 Q-러닝의 목표는 **최적의 정책(Policy)**을 학습하는 것입니다. 2. Q-러닝의 작동 원리 Q-러닝은 Q함수를 기반으로 학습합니다. Q함수는 상태(State)와 행동(Action)의 조합에 대해 미래의 보상…
-
머신러닝 성능지표: 모델의 성능을 평가하는 방법과 활용 전략
머신러닝(Machine Learning) 모델을 구축하는 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 모델의 성능을 평가하는 것입니다. 모델이 얼마나 잘 작동하는지 이해하고, 개선이 필요한 부분을 식별하며, 여러 모델 중에서 최적의 선택을 하기 위해 **성능지표(Performance Metrics)**를 사용합니다. 이 글에서는 머신러닝에서 주로 사용되는 성능지표들을 살펴보고, 각 지표의 특징과 활용 방법을 상세히 설명합니다. 목차 1. 머신러닝 성능지표란 무엇인가? 머신러닝 성능지표란 학습된…