심벌 마크
유니온백과
통신
다운로드하기 Google Play
새로운! 안드로이드 ™에 유니온백과를 다운로드 할 수 있습니다
설치하십시오
브라우저보다 빠른!
 

Q 러닝와 기계 학습

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

Q 러닝와 기계 학습의 차이

Q 러닝 vs. 기계 학습

Q 러닝(Q-learning)은 모델 없이 학습하는 강화 학습 기법 가운데 하나이. 학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

Q 러닝와 기계 학습의 유사점

Q 러닝와 기계 학습는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 강화 학습.

강화 학습

강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습의 한 영역이.

Q 러닝와 강화 학습 · 강화 학습와 기계 학습 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

Q 러닝와 기계 학습의 비교.

Q 러닝에는 3 개의 관계가 있고 기계 학습에는 34 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 2.70%입니다 = 1 / (3 + 34).

참고 문헌

이 기사에서는 Q 러닝와 기계 학습의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

이봐 요! 우리는 지금 Facebook에 있습니다! »