본 글은 David Silver의 강의를 듣고서 정리한 글이다. 이번 강의는 model-free 구조를 살펴보는 강의이다.

Lec1 Intro to RL

1. About Reignforcement Learning

1.1 다양한 분야에서의 강화학습

다양한 분야에서 RL과 같은 혹은 비슷한 개념의 연구와 시도가 계속 되고 있습니다. 여기서 서로 다른 분야라 할지라도 공유되는 핵심 Key Concept은 “Decision Making” 입니다.

본 글은 David Silver의 강의를 듣고서 정리한 글이다. 매우 오래 전에 공부한 마코프 이론을 다시 한 번 상기시키기 위해 기초 강의와 함께 꼼꼼히 정리하면서 상기시켰다.

• 회귀모델의 대표적인 성능 지표를 알아보는 글입니다.
• 회귀 모델에서는 얼마나 정확하게 그 값을 예측하는 지가 중요합니다. y값의 형태는 낙찰가격처럼 연속된 실수형태이기 때문에, 그 값을 정확하게 예측하거나 가장 근사치로 예측하는 것이 가장 중요합니다. 따라서 회귀모델에서의 성능평가 지표는 실제y값과 예측y값을 비교합니다.
• 대표적인 성능평가 지표에는 다음과 같은 4가지 종류가 있습니다.

1. MAE (Mean Absolute Error)
2. MSE (Mean Squared Error)
3. RMSE (Root Mean Squared Error)
4. R2 Score (Coefficient of Determination) : 결정 계수

2021년 10월 8일, 한국에너지기술연구원 이제현 박사님이 진행하신 ‘데이터 분석, 의심에서 전달까지’ 제목으로 진행된 세미나를 참석했습니다. 본 글은 세미나 내용의 요약입니다.