Reinfocement learning
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- 1. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Introduction of Reinforcement Learning 1 곽동현 서울대학교 바이오지능 연구실
- 2. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Background • 기존의 강화학습(Reinforcement Learning)에서 Q function을 DNN 혹은 CNN으로 근사하여 문제를 해결하는 시도가 최근 Google DeepMind를 필두로 활발히 연구가 되고 있다. • 최근 연구에서는 Atari 2600, 바둑을 인간보다 더 잘 플레이하 는 수준의 경이적인 성과를 보이고 있으며, 나아가 3D 게임이 나 로봇 컨트롤 문제에도 적용되고 있다. 2
- 3. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr What is AI? ML? 3https://www.linkedin.com/pulse/deep-dive-venture-landscape-ai-ajit-nazre-rahul-garg-nazre
- 4. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Various Field with ML 4https://www.linkedin.com/pulse/how-exceed-your-goals-2016-dr-travis-bradberry-1
- 5. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Various Algorithm in ML 5
- 6. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Function Approximation 6http://arxiv.org/pdf/1411.4555.pdf https://people.mpi-inf.mpg.de/~kkim/supres/supres.htm
- 7. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr What is Deep Learning? 7
- 8. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Machine Learning • Supervised Learning : y = f(x) • Unsupervised Learning : x ~ p(x) , x = f(x) • Reinforcement Learning : ?? 8
- 9. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Agent-Environment Interaction • Objective : Maximize the expected sum of future rewards • Algorithms 1) Planning : Dynamic Programming Based 2) Reinforcement Learning : Machine Learning Based 9
- 10. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Example of Supervised Learning 10
- 11. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Polynomial Curve Fitting 11 Microsoft Excel 2007의 추세선
- 12. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Example of Unupervised Learning 12
- 13. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Clustering 13 http://www.frankichamaki.com/data-driven-market-segmentation-more-effective-marketing-to- segments-using-ai/
- 14. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Example of Reinforcement Learning 14
- 15. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr Videos • A crawling robot: a Q-learning example https://www.youtube.com/watch?v=2iNrJx6IDEo • Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation https://youtu.be/ZhsEKTo7V04?t=1m27s 15
- 16. © 2016. SNU CSE Biointelligence Lab., http://bi.snu.ac.kr THANK YOU 16
Hinweis der Redaktion
- 고전적인 AI 분류에서, 원래 ML은 작은 한 파트였다. 그리고 이 AI를 구현하는 방법 중의 하나가 원래 ML이고 그 안에 Deep이 있다. 아주 작은 일부분 그런데 지금은 흐름이 바뀌어서 AI에서 제시된 분야의 상당 부분이 ML을 통해 연구되고 있다. 따라서 지금의 트랜드는 거의 AI = ML 처럼 되어가고 있지만, 아직도 고전적인 AI 만 연구하는 사람이 많아서 이렇게 말하면 큰일날 수도 있다.
- 머신러닝은 이렇게 방대한 분야들로부터 탄생한 학문이다. 따라서 처음에 공부하면 굉장히 두서가 없고, 난해하다. 그래서 초반에는 좋은 교재와 세미나를 통한 학습이 필수적이다.
- 알고리즘마다 경계면을 찾는 방식이 다름
- 이런식으로 어떤 데이터가 들어왔을 때, ouput을 내는 함수 f를 학습을 통해 찾는다. 명시적인 구현이아니라.