자율주행자동차 머신러닝(기계학습 방법)

자율주행차에 활용되는 머신러닝 방법은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 모두 사용됩니다.

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지도학습은 정답이 있는 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다.

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• 객체 인식: 이미지 또는 비디오에서 차량, 보행자, 자전거 등과 같은 객체를 인식하기 위해 사용됩니다.

• 환경 인식: 차량의 주변 환경을 인식하기 위해 사용됩니다.

• 경로 계획: 목적지까지 최적의 경로를 계획하기 위해 사용됩니다.

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비지도학습은 정답이 없는 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다.

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• 데이터 정제: 이미지 또는 비디오에서 노이즈를 제거하거나, 비슷한 이미지를 그룹화하는 등의 작업을 수행하기 위해 사용됩니다.

• 데이터 증강: 데이터 세트를 확장하기 위해 사용됩니다.

• 데이터 이상 탐지: 데이터 세트에 포함된 이상 데이터를 식별하기 위해 사용됩니다.

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강화학습은 에이전트가 보상을 최대화하기 위해 환경과 상호 작용하면서 학습하는 방법입니다.

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• 환경 제어: 차량의 속도, 방향 등을 제어하여 목적지까지 안전하게 도달하기 위해 사용됩니다.

• 예측: 교통 흐름을 예측하거나, 다른 차량의 행동을 예측하기 위해 사용됩니다.

• 자율 주행 정책 학습: 자율주행차가 다양한 상황에서 안전하고 효율적으로 주행할 수 있도록 정책을 학습하기 위해 사용됩니다.

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자율주행차에 활용되는 머신러닝 방법은 다음과 같은 표로 요약할 수 있습니다.

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자율주행차의 개발이 진행됨에 따라, 다양한 머신러닝 방법이 결합된 하이브리드 방식이 더욱 많이 사용될 것으로 예상됩니다.