ㅁ 강화학습 응용 1. Autonomous Driving ㅇ 정의: 인공지능 에이전트가 차량의 주행 환경에서 센서 데이터를 기반으로 최적의 주행 정책을 학습하여 스스로 운전하는 기술. ㅇ 특징: – 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서 데이터를 실시간으로 처리 – 강화학습을 통해 주행 경로, 속도, 회피 동작 등을 스스로 결정 – 시뮬레이션 환경에서 대규모 학습 후 실제 도로 환경에 적용
ㅁ 강화학습 응용 ㅇ 정의: – 강화학습을 실제 산업, 게임, 로봇 제어 등 다양한 분야에 적용하여 성능을 극대화하는 기술 영역. ㅇ 특징: – 시뮬레이션 환경에서의 대규모 학습 가능 – 보상 함수를 통해 목표 행동을 학습 – 고난도 전략 및 장기 의사결정 문제 해결에 강점 ㅇ 적합한 경우: – 명확한 목표와 보상 구조가 정의된 문제 –
ㅁ 강화학습 응용 1. OpenAI Five ㅇ 정의: OpenAI에서 개발한 Dota 2 게임 플레이를 위한 다중 에이전트 강화학습 AI로, 5명의 영웅을 동시에 제어하며 인간 프로게이머 수준의 전략과 전술을 수행하는 시스템. ㅇ 특징: – 수천 개의 병렬 환경에서 장기간 자가 대전을 통해 학습. – 장기 의사결정, 협동 전략, 불확실성 하의 최적 행동 선택 능력을 보유. –
ㅁ 강화학습 응용 ㅇ 정의: 강화학습 응용은 환경과의 상호작용을 통해 보상 신호를 최대화하는 방향으로 정책을 학습하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 기술 분야를 의미한다. ㅇ 특징: – 시뮬레이션이나 실제 환경에서 시행착오를 통해 학습 – 명시적인 지도 데이터 없이도 최적 정책 도출 가능 – 탐험(exploration)과 활용(exploitation) 간 균형 필요 ㅇ 적합한 경우: – 명확한 보상 구조가
ㅁ AutoML ㅇ 정의: 사용자가 모델 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 전처리 과정을 직접 수행하지 않아도 자동으로 최적의 머신러닝/딥러닝 모델을 찾아주는 기술. ㅇ 특징: – 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화까지 자동화 – 비전문가도 쉽게 모델 개발 가능 – 다양한 알고리즘을 탐색하여 최적 조합 도출 ㅇ 적합한 경우: – 데이터 분석 경험이 적은 경우 – 빠른 프로토타이핑이
ㅁ AutoML ㅇ 정의: – AutoML(Automated Machine Learning)은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 파이프라인 전 과정을 자동화하는 기술. ㅇ 특징: – 비전문가도 머신러닝 모델을 구축 가능. – 데이터 준비부터 모델 배포까지 자동화. – 클라우드 기반 서비스가 많음. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 과학 전문 인력이 부족한 조직. – 빠른 프로토타입
ㅁ AutoML ㅇ 정의: 사용자가 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 전처리 과정을 자동화할 수 있도록 지원하는 머신러닝 자동화 기술. ㅇ 특징: – 데이터 전처리, 특징 선택, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 최적화를 자동으로 수행. – 비전문가도 머신러닝 모델을 쉽게 구축 가능. – 모델 성능 향상을 위해 메타러닝, 앙상블 기법 등을 활용. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 과학 인력이
ㅁ AutoML ㅇ 정의: 사용자가 직접 모델을 설계·튜닝하지 않아도 데이터 전처리, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등을 자동으로 수행하는 머신러닝 자동화 기술. ㅇ 특징: – 데이터 사이언스 파이프라인 전 과정을 자동화 – 비전문가도 쉽게 모델 개발 가능 – 다양한 알고리즘 후보를 병렬로 학습 및 비교 ㅇ 적합한 경우: – 데이터 분석 전문 인력이 부족한 조직 –
ㅁ AI+Edge ㅇ 정의: AI+Edge는 인공지능 모델을 클라우드가 아닌 엣지 디바이스(스마트폰, IoT 기기, 임베디드 시스템 등)에서 직접 실행하는 기술로, 네트워크 지연 최소화와 실시간 처리에 강점이 있다. ㅇ 특징: – 네트워크 연결이 불안정하거나 지연이 큰 환경에서도 동작 가능 – 데이터가 로컬에서 처리되므로 개인정보 보호 강화 – 전력 및 하드웨어 제약이 있어 경량화 모델 필요 ㅇ 적합한
ㅁ AI+Edge 1. NVIDIA Jetson ㅇ 정의: NVIDIA에서 개발한 소형 AI 컴퓨팅 플랫폼으로, 엣지 디바이스에서 딥러닝, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 AI 연산을 수행할 수 있게 설계된 하드웨어 및 SDK 생태계. ㅇ 특징: – GPU 기반 병렬 연산 지원(CUDA, TensorRT 최적화) – 소형 폼팩터에도 고성능 AI 연산 가능 – JetPack SDK를 통한 개발환경 통합 제공 –