밴디트 문제 (multi-armed bandit problem)

밴디트 문제 (multi-armed bandit problem)

밴디트는 오락실의 슬롯머신을 의미합니다.슬롯 머신의 목표는 코인을 최대한 많이 얻는 것이죠! 밴디트 문제에서는 무작위성에 현혹되지 않게 '기댓값'을 기준으로 평가합니다.만약 각 슬롯 머신의 가치(보상 기댓값)을 알면 플레이어는 가장 좋은 슬롯 머신을 고를 수 있음하지만 실제로는 슬롯머신의 가치를 모름각 슬롯 머신을 돌려보며 가치를 추정 (가능한 정확하게) 해야 함따라서 밴디트 문제에서는 greedy 알고리즘과 epsilon 탐색을 통한 문제 풀이를 진행합니다. Bandit Problem 플레이어는 가치 추정치가 가장 높은 머신을 선택해야 합니다. (Greedy Policy 이용)exploitation : 지금까지 실제로 플레이 한 결과를 바탕으로 가장 좋다고 생각되는 슬롯 머신을 플레이(greedy)ex..

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  • · 2024. 11. 21.
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파이썬 __str__ , __repr__의 차이

파이썬 __str__ , __repr__의 차이

파이썬 매직메서드로__str__, __repr__ 이 있습니다. 둘다 객체의 문자열 표현을 반환한다는 특징을 가지고 있죠.  같은 기능을 하는데 왜 구분해놨을까?차이를 한 번 살펴봅시다. __str__ 메서드객체의 "비공식적" 또는 사용자 친화적 문자열을 표현할 때 제공합니다.print() 함수나 str() 함수를 사용할 때 호출됩니다. 예제class Book(): def __init__(self, title, author, page): self.title = title self.author = author self.page = page book = Book("Deeplearing", "architectyou", 20)print(book)원래 파이썬 ..

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  • · 2024. 10. 3.
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Encoder Decoder Language Models

Encoder Decoder Language Models

Encoder, Decoder, Encoder-Decoder 모델에 대한 정의가 헷갈려서 정리하기 위해 작성하였습니다.보시면서 오류가 있거나 잘못된 부분이 있다면 댓글을 통해 알려주시면 감사하겠습니다.🤗 Deeplearning.AI의 GenAI with LLM 강의를 통해 습득한 내용을 정리하였습니다. 본 게시물에서 의미하는 Encoder, Decoder의 의미는Transformer 논문 (Attention is all you need)에 소개된 Transformer 로직의 Encoder, Decoder를 의미합니다.즉, tranduction model에서의 Encoder, Decoder 입니다.Encoder Only = Auto Encoding Model을 의미합니다.주로 masked language..

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  • · 2024. 4. 25.
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(ast 모듈) 파이썬 리스트 원소 타입 변경 : 문자열 [1, 2, 3, 4]가 입력으로 들어오는 경우

백준 5430 문제를 풀다가..입력이 [1,2,3,4] 이렇게 문자열 형식으로 들어오는데 이걸 바로 list로 받아볼 수 없을까 해서 찾아보다 알게 되었다. ast 모듈을 이용하면 됨! import astlist = ast.literal_eval(input()) 이런식으로 코드를 작성하면 된다. 만약 이미 리스트로 저장되어있는 경우여서 원소의 타입만 변경해주어야 하는 경우라면map 을 이용하면 된다. int_list = list(map(int, str_list)) map을 이용하는 방법은 잘 알지만, 입력으로 [1,2,3,4] 이런식으로 str을 받게 되어버리면 리스트로 인식하는게 아니라 '[' 기호 ',' 기호 등 따로 입력으로 인식되기 때문에 아래 방법이 통하지 않는다. ++)근데 ast 모듈이 어느..

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  • · 2024. 4. 4.
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CNN(Convolution Neural Network)

CNN(Convolution Neural Network)

본 게시물은 LGaimers 4기 Module 6의 주재걸 교수님의 딥러닝 강의를 수강 후 요약하였으며, 추가적인 자료는 Google, Arxiv 등에서 검색하였습니다.아 주재걸 교수님 CNN 강의듣고 드디어 묵은 체증이 싹 가신 느낌인턴하면서 CV 프로젝트들을 위주로 많이 진행하고 또 겪어왔지만, 솔직히 옆에서 무슨 말들을 하는지 감으로만 알아들었지 정확히 알아듣진 못했는데(...) (감으로만 이해하고 있었다는 뜻... 아무래도 CV 를 3일만에 배웠으니까....)Aimers강의를 들어가면서 머신러닝 딥러닝 개념부터 시작해서 다시 기초를 쌓으니 뭔가 좀 이해가 가는 생각에 너무 기뻐서 CNN 개념을 함께 정의... 공부해보고자 들고왔습니다 ^__^ vVㅎㅎ (이제 드디어 논문을 이해해가며 읽..

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  • · 2024. 3. 2.
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[선형 대수] Linear Transformation (선형 변환)

[선형 대수] Linear Transformation (선형 변환)

본 게시물은 네이버 부스트코스 주재걸 교수님의 '인공지능을 위한 선형대수' 강의를 듣고 요약하였습니다.  Linear Transformation  : Transformation, Mapping, Function ... 등으로 표현할 수 있음.Domain (정의역) : x의 모든 값Co-domain (공역) : y의 모든 값 (output의 집합)Range (치역) : 정의역에 대응하는 함수 값Image (함수의 상) : output 정의 : T(mapping / function)이 linear 하다고 할 때, 모든 $u, v$ 에 대해서 $T(cu + dv) = cT(u) + dT(v)$ 를 만족하면 선형 변환이라고 한다. (= 덧셈 성질과 스칼라 곱에 대한 성질을 만족해야 함) 즉, vector를 뽑아..

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  • · 2024. 3. 2.
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