디지털인문학 (1) 썸네일형 리스트형 강화학습(RL), 증류(Distillation), 프로젝트 응용 아침에 채팅방에 강화학습과 증류 이야기가 나와서 개념을 약간 정리해보고, 내 프로젝트에 어떻게 응용할지 정리해봤다. RL에선 탐색패턴 최적화와 관련 인물추천이 해볼 만한 것 같고, 증류를 통해서는 추천시스템 경량화를 통한 로딩속도 개선 등을 노려볼 수 있겠다.📌 강화학습(RL)과 모델 증류(Distillation)란?강화학습(RL, Reinforcement Learning) 🧠👉 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 기법👉 예제: AI가 게임에서 최적의 움직임을 학습하거나, 추천 시스템이 사용자의 행동을 기반으로 콘텐츠 추천📌 주요 알고리즘Q-learning: 특정 상태에서 최적의 행동을 찾는 기법DQN (Deep Q-Network): 신경망을 이용한 Q-learning 확장PPO / A3C: .. 이전 1 다음
