안녕하세요. 잘못 학습이 되는 경우에 적용 이전에 사전에 현업들과 미팅을 통해 퍼포먼스를 떨어뜨리지 않게 하고 있습니다.
안녕하세요. 일반적으로 순차적으로 의사결정 해야 하는 도메인 분야에서 효과적입니다!
안녕하세요 말씀하신 것처럼 현재는 사용자의 경험에 따라서 많이 의존적인 상황입니다. 그래서 현재까지 모든 환경에 적용되는 표준화 된 방법론은 존재하지 않지만, 다양한 경험을 통해 일반화를 할 수 있는 부분을 개발하여 사용자에게 제공할 수 있다고 생각합니다.
안녕하세요 문제 정의에 따라 다를 것 같습니다. 강화학습은 보통 순차적인 문제에 대해서 효과적이라고 알려져 있습니다.
안녕하세요 일반적으로 비즈니스 목표와 강화학습 보상간의 갭을 발생시키지 않기 위해서는 환경을 우선적으로 잘 개발해야하고, 당사에서는 베이킹소다의 모델이나 유틸리티를 통해서 어려움을 극복하기 위해서 만들고 있습니다.
안녕하세요 맞습니다. 자동화 측면에서 RPAI로도 활용가능합니다.
안녕하세요 강화학습에서는 에이전트가 단일 에이전트도 있고 다중 에이전트도 있고, 환경에 따라 다양하게 구성할 수 있습니다.
안녕하세요 가중치의 비율 같은 경우 도메인에 의존적이라 맞게 정의해주시면 될 것 같습니다. 다양한 CASE를 만들어서 다양한 에이전트를 만들 수 있습니다.
안녕하세요 강화학습은 AI/ ML 기반으로 진행되는 개념이 맞습니다.
안녕하세요 강화학습에서 기업 의사결정을 하는데 주의해야 할 요소들은 강화학습 환경과 실제 환경을 얼마나 일치하게 만드는 지와 학습된 에이전트의 결과값에 대한 적절성을 판단하는 것이 중요합니다
안녕하세요 강화학습은 머신 러닝중에서 하나의 방법론이라고 생각해주시면 될 것 같습니다.
안녕하세요 저희 당사에서는 현장 경험을 통해 강화학습에 대한 노하우를 보유하고 있어 다양한 템플릿을 보유하고 있어, 산업 현장에 적용 시 도움이 될만한 자료들을 제공하고 있습니다. 그리고 알고리즘 같은 경우 베이킹소다라는 제품을 통해서 사용자가 별도의 강화학습 지식 없이 에이전트를 개발할 수 있게 지원하고 있습니다.