강화학습의 실용성을 크게 높인 구글의 'Dreamer' 모델 기존의 인공지능 기술은 주로 특정한 환경에서만 잘 작동하도록 설계되어 있어서 새로운 환경에 적용할 때마다 사람이 매번 세부적인 설정(하이퍼파라미터)을 일일이 조정해줘야 했습니다. 예를 들어 바둑 인공지능은 바둑에서는 뛰어나지만, 이 기술을 갑자기 자동차 운전에 적용하려 contents.premium.naver.com 기존의 인공지능 기술은 주로 특정한 환경에서만 잘 작동하도록 설계되어 있어서 새로운 환경에 적용할 때마다 사람이 매번 세부적인 설정(하이퍼파라미터)을 일일이 조정해줘야 했습니다.
예를 들어 바둑 인공지능은 바둑에서는 뛰어나지만, 이 기술을 갑자기 자동차 운전에 적용하려면 처음부터 다시 많은 설정과 훈련이 필요했습니다. 이는 인공지능의 폭넓은 활용을 어렵게 만드는 걸림돌이었죠.
그런데 구글 딥마인드가 제시한 ‘Dreamer’라는 알고리즘은 단 하나의 고정된 하이퍼파라미터 설정만으로도 무려 150개가 넘는 다양한 ...
