머신러닝 알고리즘 타입머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.지도학습비지도학습강화학습메타학습 강화학습강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습의 한 영역이다. 행동심리학에서 영감을 받았으며, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. 이러한 문제는 매우 포괄적이기 때문에 게임 이론, 제어이론, 운용 과학, 정보 이론, 시뮬레이션 기반 최적화, 다중 에이전트 시스템, 떼 지능, 통계학, 유전 알고리즘 등의 분야에서도 연구된다. 운용 과학과 제어 이론에서 강화 학습이 연구되는 분야는 "근사 동적 계획법"이라고 불린다. 또한 최적화 제어 이론에서도 유사한 문제..
- 백준 알고리즘 : https://www.acmicpc.net/problem문제상근이의 할머니는 아래 그림과 같이 오래된 다이얼 전화기를 사용한다.전화를 걸고 싶은 번호가 있다면, 숫자를 하나를 누른 다음에 금속 핀이 있는 곳 까지 시계방향으로 돌려야 한다. 다른 숫자를 누르려면 다이얼이 원래 위치로 돌아가기를 기다려야 한다.숫자 1을 걸려면 총 2초가 필요하다. 1보다 큰 수를 거는데 걸리는 시간은 이보다 더 걸리며, 한 칸 옆에 있는 숫자를 걸기 위해선 1초씩 더 걸린다.상근이의 할머니는 전화 번호를 각 숫자에 해당하는 문자로 외운다. 즉, 어떤 단어를 걸 때, 각 알파벳에 해당하는 숫자를 걸면 된다. 예를 들어, UNUCIC는 868242와 같다.할머니가 외운 단어가 주어졌을 때, 이 전화를 걸기..
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