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자율주행ai 2

Reactive Inference(실시간 예측)

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..

Topic 2025.04.08

Memory Replay Buffer(메모리 리플레이 버퍼)

개요Memory Replay Buffer(메모리 리플레이 버퍼)는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에서 에이전트가 수집한 과거 경험을 저장하고, 이를 반복적으로 학습에 활용하기 위해 사용하는 핵심 구조입니다. 비효율적인 학습을 방지하고, 데이터의 다양성을 확보하여 더 안정적이고 효율적인 정책 학습을 가능하게 만듭니다.1. 개념 및 정의메모리 리플레이 버퍼는 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 다음 상태(next state)의 튜플을 저장하는 버퍼입니다. 이 저장된 경험을 샘플링하여, 모델이 다양한 상황을 다시 학습하게 함으로써 데이터 효율성 향상, 표본 상관관계 감소, 모델의 안정성 증가라는 효과를 기대할 수 있습니..

Topic 2025.04.08
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