AI/Machine Learning

[Agent] Software Agent Architecture

소프트웨어 에이전트 아키텍쳐에 대해 정리해보겠습니다. 에이전트 구조는 3개로 크게 나뉠 수 있습니다.Deliberative : 의도적인, 신중한Reactive : 반응하는Hybrid : Deliberative + Reactive용어 의미만 보아서 파악할 수 있는건 Hybrid밖에 없는 것 같네요. 하나씩 정리해보도록 하겠습니다. Deliberative AgentsDeliberative Agents는 명확하게 표현되어 질 수 있는 실세계의 상징적 모델이며 Symbolic reasoning을 통해 결정을 만들어 나가는 에이전트입니다. Sense-plan-act 를 통한 문제 해결방식으로 Deliberative 구조로 BDI, GRATE*, HOMER, Shoham 등이 유명합니다. Deliberative는 ..

[Agent] Communication

Communication between agents 에이전트들간의 커뮤니케이션을 알아보기 이전에 한 가지 용어를 정리하고자 합니다. 'Speech Act' 란 용어입니다. Speech Act는 한국어로 언어행위론 이라고 정의할 수 있습니다. 언어행위론이란 언어를 통해 이루어지는 행위를 말합니다. 나는 너를 용서한다 라고는 말하면 말로써 행위가 표현되듯 언어가 어떤 영향을 주는지에 대해 초점이 맞춰져 있습니다. 명령, 요구 등으로 나뉠 수 있죠. 그럼 이제 커뮤니케이션에 대해 정리해보겠습니다. 예를 들어서 살펴보죠. 개인비서 에이전트가 있다고 합니다. 이 에이전트에게 여러분은 김군과 저녁 약속을 잡아달라고 요청합니다. 그럼 이 에이전트를 어떠한 것들이 필요할까요? 간단히 생각해 보세요. 김군의 저녁 일정들..

[Agent] MAS (Multi-agent System)

MAS (Multi-agent System) 현재 세계의 시스템에선 하나의 agent로는 모든 처리를 할 수 없습니다. 그래서 각각의 기능을 담당하는 여러 agent를 생성하여 협업 또는 조율하게 만드는 방법을 사용하기도 합니다. 이번 글에서는 MAS, Multi-agent System에 대해 정리해보겠습니다. Multi-agent System (지금부턴 MAS라 칭하겠습니다.)은 시스템 내에 여러 agent를 가지고 있는 시스템입니다. 각 agent 간 커뮤니케이션을 통해 상호작용을 하게 되고, 서로 다른 작업을 하기에 "spheres of influence" 라고 불리는 자신만의 환경 영역을 가지고 있습니다. 즉 변화하는 환경에 대해 영향을 받거나 주는 환경이 다를 수 있습니다. 분산 AI 측면에서 ..

[Agent] BDI Architect(Belief - Desire - Intention Architect)

Belief - Desire - Intention Architect BDI Architect는 Software Agent 분야에서 자주 사용되었던 구조입니다. 이 구조의 이름인 BDI 는 3가지 단어 입니다. Belief, Desire, Intention 이 3가지 단어의 앞자리를 따서 만들어졌습니다. 그럼 3가지 단어가 이 구조의 큰 요소일 텐데 구조를 정리해 가며 설명드리겠습니다. BDI Architect는 목표를 이루기 위해 순간, 순간 행해야할 행위를 결정하는 의사결정 프로세스입니다. BDI 구조는 reactive behavior와 goal-directed behavior가 조화를 이루는 구조로써 Agent는 그 목표를 달성하기 위해 최선을 다하면서도 그 목표가 여전히 유효한지, 달성할 수 있는지..

Building a spam classifier

Building a spam classifier: Prioritizing what to work on &Error Analysis 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. 이번 글에서는 스팸 분류를 통한 예제를 기반으로 어떻게 Error를 분석할 수 있는지 하나의 예시를 살펴보도록 하겠습니다. Prioritizing what to work on먼저 바로 예시를 하나 살펴보도록 하죠. 여러분에게 두 통의 메일이 왔습니다. 둘 중 어느 것이 Spam 메일인지 한번 알아보시죠. 둘 중에 어느것이 Spam인지 바로 알 수 있..

Advice for applying machine learning

Advice for applying machine learning 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. Linear regression과 Logistic regression, 그리고 Neural network 까지 알아보았습니다. Linear, Non-linear한 hypothesis model을 정의하고 학습하는 과정들을 설명하였는데요, 이번엔 추가적으로 Machine learning을 위한 여러가지 팁(?)에 대해 한번 정리해 보도록 합시다. Deciding what to try next자, 여러분들이 Lear..