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blog.naver.com ‘집’ 착한 경제를 꿈꾸는 여니아랑♥ 몬테카를로 방법론에 대해서 알아보자 최근 '로또복권'때문에 몬테카를로 방법론이 알려지기 시작했습니다. 특정 회차에 다수의 당첨자가 발생해 조작 논란이 불거지면서입니다. 기획재정부 복권위원회는 한국정보통신기술협회(TTA) 및 서울대 통계연구소에 관련 검증을 의뢰해 의혹 해소에 나섰습니다. 몬테카를로 방법론(Monte Carlo method)이란? 몬테... 2023.10.27 블로그 검색 더보기 mgsuj.tistory.com SU Library [강화학습] 몬테카를로 학습 2 self): coin = random.random() if coin<0.25: action =0 elif coin<0.5: action =1 elif coin<0.75: action =2 else: action =3 return action 이후 몬테 카를로 방법론으로 업데이트하는 실행함수를 정의하겠습니다. 해당 함수의 trainsition파트가 몬테카를로 방법론을 적용시켜 그리드 월드를 업데이트 하는 방식... 인공지능 AI 몬테카를로 알파고 reinforcement learning 강화학습 몬테카를로 학습 그리드월드 2024.05.23 blog.naver.com 연합인포맥스 | 연합뉴스경제TV 공식 블로그 [시사금융용어] 몬테카를로 방법론 7 협회(TTA) 및 서울대 통계연구소에 관련 검증을 의뢰해 의혹 해소에 나섰습니다. 서울대학교 통계연구소는 로또복권 조작 가능성을 검증하고자 몬테카를로 방법론 등을 활용했습니다. 연구소는 지난 2002년부터 최근까지 1천61개의 당첨 번호를 활용해 추첨의 동등성 검증을 진행했습니다. 몬테카를로 방법론 활용... 2023.07.20 blog.naver.com VLSI Korea 몬테카를로 시뮬레이션이란? 반도체, 인공지능에서. 5 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 의 이해 : 원주율값 구하기 (+파이썬 시뮬레이션 코드) 몬테카를로 시뮬레이션(혹은 알고리듬)이란 무엇인지를 정의하기란 매우 어려운데, 그 이유는 이 방법론을 수학과 응용수학 분야에서 매우 광범위하게 사용하기 때문입니다. (1 )이 시뮬레이션을 이용하여 계산 하려는 대상(값... 2024.05.22 moneyplaywithme.tistory.com 돈아 놀자 직접 시뮬레이션 몬테카를로(Direct Simulation Monte Carlo, DSMC): 미시적 접근의 혁명 이러한 과정을 반복하면서 거시적 유동 특성(밀도, 속도, 온도 등)을 도출할 수 있습니다. DSMC는 분자 운동 이론과 통계역학, 몬테카를로 기법 등 다양한 원리를 통합한 방법론입니다. 이론 심화: 충돌 모델링과 무작위 샘플링의 예술 DSMC에서 가장 중요한 부분은 입자 충돌 모델링입니다. 이는 실제 분자 충돌 과정을... 2024.05.03 datascience0321.tistory.com 데알못정을 MDP를 모를 때 밸류 평가하기 1 - 몬테카를로 학습 3 때 각 상태의 가치를 평가하는 문제와 매우 유사 즉, 동전을 100번 던졌을 때 앞면이 35번 나왔다면, 앞면의 확률이 35%라고 가늠해 볼 수 있음 → 몬테카를로 방법론(Monte Carlo Method) 따라서 전이 확률을 모르더라도, MDP에서도 똑같은 방법으로 각 상태의 가치를 평가할 수 있음 가치 함수의 정의 : $v_{\pi}(s_{t... 2024.01.29 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 learn-and-run.tistory.com 오늘도 배운다 SKU Consolidation (4) - 몬테 카를로 알고리즘 이해하기 이번 글 개요 몬테카를로 알고리즘이 왜 필요한가? 몬테카를로 알고리즘이 왜 필요한가? 몬테카를로 알고리즘은 무엇인가? 몬테카를로 알고리즘이 왜 필요한가? Consolidation 최적화를 위해서는 최적화된 로케이션 선정과 로케이션 간 최적화된 이동이 필수다. 가장 나은 선택임을 알기 위해서는 가지고 있는 모든 선택지를 알 수 있어야 한다. 하지만, 이전에 논의되었듯 로케이션이 4만개 중 100개의 로케이션을 선택할 때 발생 가능한 경우의 수는 1경을 19번 제곱과 상응하는 수였다. 따라서 시뮬레이션을 고려했으나 컴퓨팅 자원의 부족문제로 좌절하게 되었다. AI 엔지니어링을 알려주셨던 교수님과 이 문제에 대해 이야기를 하다가 알게된 것이 몬테 카를로 알고리즘이었다. 그래서 시뮬레 몬테카를로 알고리즘은 무엇인가? 복잡한 문제를 해결하기 위해 무작위 샘플링을 사용하는 확률적 시뮬레이션 방법 아래 예를 들어보자. 전구의 빛이 공 뒤에 도달할 확률을 구하기 위해서는 수치화하기 힘들만큼의 경우의 수가 존재할 것이다. 그리고 이 모든 경우의 수를 시뮬레이션하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 대표성을 가진 샘플을 무작위로 선정한다. 예를 들어 전구를 기준으로 1, 3, 5, 6, 7, 9, 11시 방향을 기준으로 그룹화 할 수 있을 것이다. 그리고 그룹 내 무작위의 각도를 샘플로 선정하고 샘플의 수를 계속 늘려가본다. 샘플의 수를 늘려가다보면... 4 몬테카를로 알고리즘이 왜 필요한가? 몬테카를로 알고리즘이 왜 필요한가? 몬테카를로 알고리즘은 무엇인가? 2024.04.14 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 김정석 김정석 - 카카오스토리 - 몬테카를로 방법론(Monte Carlo method) 몬테카를로 방법론(Monte Carlo method)은 무작위로 추출된 표본으로확률분포를 근사(近似)하는 통계학 방법이다. 함수를 계산하기 위한 시뮬레이션으로 어느 정도 오차... 2023.07.18 카카오스토리 검색 더보기 brunch.co.kr 권석준 Seok Joon Kwon 폴 오스터가 만들어낸 우연의 세계 우연 혹은 랜덤에 기반하여 어떤 과정을 탐색하는 방법론은 확률미분방정식으로 잘 이론이 정립되어 있고, 물리학에서는 이러한 방법론을 몬테카를로 시뮬레이션 같은 계산과학방법론을 이용하여 다양한 불확실 세계의 확률 분포를 모사한다. 다만 문학에서의 우연과 수학 혹은 물리학에서의 랜덤은 다소 결이 다르다... 우연 작가 소설 2024.05.02 브런치스토리 검색 더보기