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강화 학습 환경: AI 에이전트가 경험을 통해 학습하는 방법
인공지능 에이전트는 상호작용과 피드백을 통해 개선되며, 이는 강화 학습(RL)이라고 알려진 과정입니다. 이 학습 패러다임에서 에이전트는 ...
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[Paper] OPAL: 연산자 프로그래밍 알고리즘을 활용한 지형 인식 블랙박스 최적화
Black-box 최적화는 종종 진화적 및 스웜 알고리즘에 의존하는데, 이들의 성능은 문제에 크게 의존합니다. 우리는 최적화기를 짧은 프로그램으로 간주합니다…
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[Paper] 자기동기 부여 성장 Neural Network for Adaptive Architecture via Local Structural Plasticity
딥 강화 학습에서 제어 정책은 종종 고정 용량의 멀티레이어 퍼셉트론을 역전파(backpropagation)로 학습시켜 구현되며, 이는 구조…
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AI와 자동화의 아이러니 – Part 2
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AI 이메일 개인화: 왜 당신의 Predictive Content Blocks가 사람들을 불편하게 만들고 있는가
Predictive content blocks는 이메일의 모듈식 섹션으로, 개별 수신자 데이터에 따라 동적으로 선택되고 배치됩니다. 대신에 개별 수신자 데이터를 기반으로 …
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대형 언어 모델 및 Transformer 아키텍처 소개: 계산기와 대화하기
“모든 모델은 틀렸지만, 일부는 유용하다.” — George E. P. Box 개요 Large language models LLMs는 본질적으로 수치 파라미터의 구조화된 집합—...
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스탠포드, 8단어로 프롬프트 엔지니어링을 종결
나는 ChatGPT에게 커피에 관한 농담을 해달라고 물었다. 같은 농담. 매번. 나는 문구를 바꿨다. 온도를 높였다. 창의적인 지시를 추가했다. 아무것도 c...
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머신러닝 쉽게 이해하기: 시각적 예제로 기본 배우기
기계는 어떻게 데이터에서 학습할까요? 핵심은 머신러닝이 데이터 내의 관계를 찾는 것이라는 점입니다. 예를 들어, 학생이 공부한 시간과 …
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[Paper] Kolmogorov‑Arnold 네트워크를 위한 최적화된 아키텍처
Kolmogorov-Arnold 네트워크(KANs)를 architectural enhancements로 개선하려는 노력은, 이러한 개선이 가져오는 복잡성에 의해 방해받아, t...
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[Paper] Memristor 기반 Equilibrium Propagation에서의 학습 역학
멤리스터 기반 인‑메모리 컴퓨팅은 von Neumann 병목 현상과 메모리 월(memory wall)의 제약을 극복하기 위한 유망한 패러다임으로 부상하고 있습니다.
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AI란 무엇이며 초보자는 어떻게 활용할 수 있을까
!What Is AI and How Beginners Can Use It의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F...
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머신러닝 “Advent Calendar” 13일차: Excel에서 LASSO와 Ridge 회귀
Ridge와 Lasso 회귀는 종종 선형 회귀의 더 복잡한 버전으로 인식됩니다. 실제로 예측 모델은 정확히 동일합니다. What ch...