[Causal Inference] 기본 이해 및 파이썬 라이브러리
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관심있는 주제/Causal Inference
AI 모델을 실제 활용하는 데 있어서, 인과 같은 것을 아는 것이 참 중요하다고 생각한다. 현재 해석 가능한 부분에 대한 연구도 진행이 되고 있는데, 아직 까지는 완벽한 방법은 없는 것 같다. 어떠한 모델이든 실제 이 결과가 무엇 때문에 나왔는 지에 대한 부분은 항상 중요하니, 간단한 개념이라도 미리 공부해보려고 한다. 여러 자료를 보고 있으나 아직도 확 와닿지는 않는다.ㅠ 참고) 일단 글 자체가 MICROSOFT에서 쓴 것이라 그런지 결국 라이브러리에서 마이크로소프트 라이브러리를 강조하고 있긴 하다. Introduction 당신이 판매를 증진시키기 위해 특정 고객들에게 credit offer를 확장하기 시작했다고 상상해 보세요. 특가 기간 동안 그 고객들의 구매가 증가한 것을 알 수 있지만, 신용 제안..
현대 게임 이론이 다중 에이전트 강화 학습 시스템에 미치는 영향 -글 리뷰
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관심있는 주제/RL
"게임 이론 역학은 다중 에이전트 강화 학습 시스템의 모든 곳에 존재합니다. 그것에 대해 무엇을 알아야 합니까?" 오늘날 대부분의 인공 지능 (AI) 시스템은 작업을 처리하는 단일 에이전트 또는 적대적 모델의 경우 시스템의 전반적인 동작을 개선하기 위해 서로 경쟁하는 두 개의 에이전트를 기반으로 합니다. 그러나 현실 세계의 많은 인지 문제는 많은 사람들이 만든 지식의 결과입니다. 예) self-driving car scenario 같은 경우, 모든 에이전트의 결정들은 시나리오에서 다른 많은 에이전트의 행위의 결과입니다. 금융시장이나 경제학에서 많은 시나리오들은 개체들의 많은 그룹 사이에서 조정된 행동들의 결과입니다. 인공 지능 (AI) 에이전트에서 이러한 행동을 어떻게 모방할 수 있습니까? MARL (M..
RL) MARL 설명 자료 -1 도입과 배경
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관심있는 주제/RL
2018년도 자료 Prof. Jun Wang Computer Science, UCL에 있는 것을 기반으로 개인적인 이해를 위해서 정리를 해보고자 합니다... 2021.05.05 - [관심있는 주제/RL] - RL) MARL 설명 자료 -1 도입과 배경 2021.05.06 - [관심있는 주제/RL] - RL) MARL 설명 자료 -2 Stochastic Games APPLICATION AI Plays Multiplayers Online Games Bidding Machine in Online Advertising Text Generation Difficulty in Multi-agent Learning(MAL) MAL은 기본적으로 어려움 에이전트는 환경과 상호작용할 뿐만 아니라 다른 에이전트와도 상호작용해..

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