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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3719 편
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[심층 강화학습] 16. Black-Box 최적화: 진화 전략과 유전 알고리즘
그래디언트 없이 정책을 최적화하는 방법: 진화 전략(ES)과 유전 알고리즘(GA)의 원리와 구현
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 13. 웹 내비게이션과 강화학습
브라우저 자동화와 강화학습의 결합: Mini World of Bits 벤치마크와 OpenAI Universe를 활용한 웹 에이전트 구현
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 10. Actor-Critic 방법: A2C와 하이퍼파라미터 튜닝
REINFORCE의 분산 문제를 해결하는 Actor-Critic 구조를 이해하고, A2C 알고리즘을 Pong에 적용하며, 학습률, 엔트로피 계수 등 주요 하이퍼파라미터의 영향을 분석합니다.
2026-03-19 · 18 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#actor-critic[심층 강화학습] 07. DQN 확장: Double DQN, Dueling DQN, Rainbow
DQN의 성능을 향상시키는 6가지 핵심 확장 기법(N-step, Double DQN, Noisy Networks, Prioritized Replay, Dueling DQN, Categorical DQN)과 이들을 결합한 Rainbow를 구현합니다.
2026-03-19 · 17 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn[심층 강화학습] 04. Cross-Entropy 방법으로 CartPole 풀기
강화학습 방법론의 분류를 살펴보고, Cross-Entropy 방법을 이용하여 CartPole과 FrozenLake 환경을 해결합니다.
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 01. 강화학습이란: MDP와 기본 개념
머신러닝의 세 가지 패러다임을 비교하고, 강화학습의 핵심 구성 요소(에이전트, 환경, 보상)와 마르코프 결정 과정(MDP)의 수학적 기초를 살펴봅니다.
2026-03-19 · 14 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 18. AlphaGo Zero: 자기 대국으로 배우는 AI
AlphaGo Zero의 핵심 원리: MCTS와 자기 대국(self-play), 그리고 Connect4 봇 구현
2026-03-19 · 13 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 15. Trust Region 방법: TRPO, PPO, ACKTR
정책 업데이트의 안정성을 보장하는 Trust Region 기법: PPO의 클리핑 목적함수, TRPO의 제약 최적화, ACKTR
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 12. 강화학습으로 챗봇 훈련하기
Seq2Seq 모델과 강화학습을 결합한 챗봇 훈련: RNN 기초부터 Self-Critical Sequence Training(SCST)까지
2026-03-19 · 11 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#nlp[심층 강화학습] 09. Policy Gradient: 정책 기반 강화학습
가치 기반 방법과 정책 기반 방법의 차이를 이해하고, Policy Gradient의 수학적 유도 과정과 REINFORCE 알고리즘을 CartPole과 Pong에 적용합니다.
2026-03-19 · 15 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#policy-gradient[심층 강화학습] 06. Deep Q-Network: DQN의 원리와 구현
테이블 기반 Q-러닝의 한계를 극복하는 DQN의 핵심 아이디어(경험 리플레이, 타겟 네트워크)를 이해하고, Pong 환경에서 구현합니다.
2026-03-19 · 13 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn[심층 강화학습] 03. PyTorch 딥러닝 기초: 텐서부터 신경망까지
PyTorch의 텐서 연산, 자동 미분, 신경망 구성 요소를 학습하고, TensorBoard 모니터링과 Atari 이미지를 활용한 GAN 예제를 구현합니다.
2026-03-19 · 27 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#pytorch베트남 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
베트남의 쌀국수부터 하롱베이까지, 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT 생태계, 출장 정보를 총정리한 완전 가이드입니다.
2026-03-19 · 14 분 읽기 #vietnam#travel#food#culture#history미국 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
미국의 음식(BBQ, 버거, 스테이크), 관광 명소(그랜드 캐니언, 뉴욕), 문화, 역사, 경제, IT 생태계(실리콘밸리), 출장 정보를 총정리한 완전 가이드입니다.
2026-03-19 · 13 분 읽기 #미국#아메리카#travel#food#culture투르크메니스탄 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
투르크메니스탄의 음식, 관광 명소, 문화와 사람들, 역사, 위인, 경제 현황, IT/프로그래밍 생태계, 출장 준비 가이드를 총정리합니다.
2026-03-19 · 10 분 읽기 #turkmenistan#travel#food#culture#history탄자니아 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
탄자니아의 음식, 관광 명소, 문화와 사람들, 역사, 위인, 경제 현황, IT/프로그래밍 생태계, 출장 준비 가이드를 총정리합니다.
2026-03-19 · 12 분 읽기 #tanzania#travel#food#culture#history스위스 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
스위스의 퐁뒤, 알프스, 시계 산업부터 영세중립 역사, 금융 센터, CERN, IT 생태계, 출장 정보까지 한 번에 정리한 완전 가이드입니다.
2026-03-19 · 11 분 읽기 #switzerland#europe#travel#food#culture스페인 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
스페인의 음식, 관광 명소, 문화와 사람들, 역사, 위인, 경제 현황, IT/프로그래밍 생태계, 출장 준비 가이드를 총정리합니다.
2026-03-19 · 9 분 읽기 #spain#travel#food#culture#history슬로바키아 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
슬로바키아의 음식, 관광 명소, 문화와 사람들, 역사, 위인, 경제 현황, IT/프로그래밍 생태계, 출장 준비 가이드를 총정리합니다.
2026-03-19 · 11 분 읽기 #slovakia#travel#food#culture#history사우디아라비아 완전 가이드: 음식, 관광, 문화, 역사, 경제, IT, 출장 정보
이슬람의 성지이자 비전 2030으로 변혁 중인 사우디아라비아 완전 가이드. 전통 음식, 관광 명소, 문화, 역사, 경제, IT 생태계, 출장 정보 총정리.
2026-03-19 · 15 분 읽기 #사우디아라비아#travel#food#culture#history