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유전 알고리즘 1.유전 알고리즘과 유전 이번 포스팅은 2022년 과학탐구실험과 수업량 유연화에서 사용하였던 유전 알고리즘 탐구입니다. 필요하신분들은 참고하세요. 유전 알고리즘에 대한 공부는 아래 링크인 "유전 알고리즘으로 진화하기 - STEAM 교육" 여기 문서를 참고하였습니다. (정말 감사합니다!) 이 문서는 유전, 유전 알고리즘, 실습으로 4회 포스팅으로 계획하였습니다. https://steam.kofac.re.kr/wp-content/plugins/download-attachments/includes/download.php?subject=&title=%EC%9C%A0%EC%A0%84%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EC%A7%84%ED%99%94%ED%95%98%EA%.. 2024. 1. 28.
아두이노 강화학습(가위바위보AI) 3 - 아두이노 이번 시간에는 아두이노로 직접 구현하도록 하겠습니다. Tinkercad의 회로를 이용하여 구현했는데, Q 학습을 구현한 핵심 코드 설명 위주로 진행하겠습니다. 1. Q 테이블이전시간에 구현했던 Q테이블 입니다.  아두이노 코드로는 아래와 같이 3x3 행렬로 구현할 수 있습니다. Q(s, a)를 Q[s][a]로 표현한 것입니다./* 가위(Scissors): 0, 바위(Rock): 1, 보(Paper): 2행은 상대편의 상태(state), 열은 AI의 행동(action)을 나타낸다.가위 {가위, 바위, 보}바위 {가위, 바위, 보}보 {가위, 바위, 보} */float Q_table[3][3] = { {0.0, 0.0, 0.0}, {0.0, 0.0, 0.0}, {0.0, 0.0, 0.0.. 2024. 1. 26.
아두이노 강화학습(가위바위보AI) 2 - Q learning 저번시간에 가위바위보 문제를 Q learning(Q 학습)으로 해결해 본다고 하였습니다. 가장 먼저 가위바위보가 이루어지는 환경(Environment)을 정의해야 합니다. 1. 환경(Environment) 가. 상태(State) 가위바위보는 상대편의 가위, 바위, 보를 예측하여 이기기 위해 세가지 중 하나를 선택하는 게임입니다. 인공지능은 환경의 상태 (State) 를 관찰합니다. 여기서 환경의 상태는 '상대편의 가위, 바위, 보'로 정의해 볼 수 있습니다. 인공지능 입장에서 플레이어가 상대이니까 상대의 가위, 바위, 보 중 어떤 것을 내었는지가 환경의 상태가 되겠습니다. 나. 행동(Action) 인공지능은 상태를 관찰하고 현재 상태에 대한 최적의 행동(Action)을 하기 위해 Q함수에게 현재 상태에서.. 2024. 1. 26.
아두이노 강화학습(가위바위보AI) 1 - 강화학습이란? 강화학습을 이용하여 가위바위보 패턴을 분석하고 항상 이기는 AI를 아두이노로 만들어보고자 합니다. 그렇다면 강화학습이 무엇인지 알고 가야 겠지요? 이번 포스팅은 '심층 강화학습 인 액션' 심층 강화학습 인 액션 - 예스24 (yes24.com) 심층 강화학습 인 액션 - 예스24 프로젝트로 배우는 심층 강화학습의 이론과 실제!이 책 『심층 강화학습 인 액션』은 환경이 제공하는 직접적인 피드백에 기반해서 환경에 적응하고 자신을 개선해 나가는 에이전트의 구현 방 www.yes24.com '모두를 위한 RL'강좌 Lecture 1: RL 수업소개 (Introduction) (youtube.com) MATLAB 및 Simulink를 사용한 강화 학습 - MATLAB & Simulink (mathworks.com.. 2024. 1. 25.

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