[토의] 딥러닝 궁금한점

[익명(121.183)]

난 ai쪽 문외한인 일반인인데

문뜩 궁금한점이 생겨서 질문드림 ㅎㅎ

ai 딥러닝 훈련 과정에서

보상과 처벌을 설정 하던데

만약에 점수제로 보상(+)과 처벌(-)을 설정 했다면

점수가 오르고 내리는 걸 어떻게 인공지능 신경망이 보상과 처벌이라고 인식하게 하는거임??

도움좀 헤헤

[익명(rechido)]

보상과 처벌은 강화학습 쪽에서 쓰는 말이고 딥러닝은 cost랑 penalty - dc App

[익명(rechido)]

모델 파라미터를 튜닝하는게 딥러닝에서 말하는 학습이고 그걸 위해 파라미터를 벡터취급해서 이 벡터포인트가 태스크 최고 성능을 보이는 지점으로 이동하도록 조금씩 이동시키는 거임. - dc App

[익명(121.183)]

ㄳㄳ 뭔말인지는 모르겠는데 차근차근 해석 해보겠음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(rechido)]

자세한건 챗gpt한테 질문 ㄱㄱ - dc App

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[익명(121.183)]

답글 달아줘서 ㄳㄳ 1도 모르겠어서 시간 날 때 천천히 곱씹어 보겠음 ㅎㅎ

[oo(makilee)]

얼마나 틀렸는지 수치로 계산할수 있슴. 즉 loss값을 계산할수 있어야만 머신러닝을 할수 있슴. 놀랍게도 딥러닝에서는 각각의 파라메터마다 loss값에 얼마나 영향을 주었는지 편미분으로 바로계산이 됨