# Artificial Intelligence

야생의 K-Means Clustering
쏘카x멋쟁이사자처럼 AI Engineer 부트캠프 TIL. 조직병리 이미지 데이터를 K-means clustering을 통해 분석하여 만성신장병의 중증도 예측한 논문을 소개해봅니다
Simple Linear Regression
Reference ModelA prototype model that displays the most basic performance that becomes a reference for the prediction modelTypes: \- Classification =

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 본질
출처: https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/위 사진에서 알 수 있듯이, 인공지능이 가장
Why is artificial intelligence a hype?
완벽주의를 내려놓고 블로그 작성을 시작해보고자 한다. 뭐든지 완벽하게 이해하고 나서 글로 남겨야한다는 강박이 있었는데 ... 지금으로썬 공부해가는 과정이니까 그럴 필요가 없는듯 하다 ?! 너무 늦게 깨달았나 싶지만 ... 아니다 지금부터 해야징 후후 이번 포스팅은 q

Freemote Reviews
There have been a few studies by Freemote Reviews asking artificial intelligence scientists how long from now

Charles M. Vaughn
As per Charles M. Vaughn, The term Artificial Intelligence was coined in 1956

Myriam Borg Reviews
Myriam Borg Reviews show Artificial Intelligence calculations are intended to decide

Brooke Kaio
Brooke Kaio says Current games have progressed in more than one way over years, Brooke Kaio alluding to video game Artificial Intelligence

Brooke Jessica Kaio
Brooke Jessica Kaio says the best-performing Artificial Intelligence frameworks. Brooke Jessica Kaio mentioned the discourse recognizers

Alex Djerassi Intelligence
Alex Djerassi says the extensive objective of Artificial Intelligence has led to many inquiries.

Lamar Van Dusen AI
Lamar Van Dusen says Artificial Intelligence use PCs and machines to mirror the critical thinking and dynamic abilities of the human psyche, says Lama

Ron William Trautman Intelligence
Ron William Trautman tells effect of Artificial Intelligence and large information on social orders

Rachel Greenman Harow Intelligence
Rachel Greenman Harow says current correspondence models have enormously worked with gaining from home
[Reinforcement Learning] A2C
REINFORCE 알고리즘은 정책을 업데이트 하기 위해서 M개의 에피소드가 끝날 때 까지 기다려야하며, 그래디언트의 분산이 매우 크다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 제시된 알고리즘이 어드벤티지 액터-크리틱(A2C, Advantage actor-critic)이다.
[Reinforcement Learning] Value-based Methods / Policy-based Methods
Value-based Methods Value-based Method에는 대표적으로 Q-Learning, Deep Q-Learning 등이 있다. Value function에 의해서 각각의 state마다 action에 대해서 가치(value)를 판단한다. 이를 통해서
[Reinforcement Learning] Policy Iteration / Value Iteration
벨만 방정식은 dynamic programming(DP)로 풀 수 있고, 이는 정책 이터레이션(Policy Iteration)과 가치 이터레이션(Value Iteration)으로 나뉜다. 정책 이터레이션은 탐욕적인 search 방법론이다.이는 정책에 따라 목표에 빠르게
[Reinforcement Learning] 강화학습 핵심 개념
인공지능에 대해서 들어본 사람들은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 관계를 간단하게 설명하자면, 인공지능(Artificial Intelligence)의 하위 개념으로 머신러닝이 있고, 머신러
[Reinforcement Learning] MDP (Markov Decision Process)
인공지능에 대해서 들어본 사람들은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 관계를 간단하게 설명하자면, 인공지능(Artificial Intelligence)의 하위 개념으로 머신러닝이 있고, 머신러

Jesse Jhaj on Artificial intelligence
Jesse Jhaj says Artificial intelligence currently helps check defilement through the enemy of debasement innovation.