차례:
정의-랜덤 워크는 무엇을 의미합니까?
랜덤 워크는 컴퓨터 과학과 현재 기계 학습에 사용되는 다소 인기있는 수학 구조입니다. 랜덤 변수의 적용을 통해 작동하기 때문에 "stochastic"프로세스라고합니다. 랜덤 워크는 본질적으로 특정 모델링 인텔리전스 또는 디지털 "합리적 배우자"에 의해 증분 단계를 추적합니다.
Techopedia는 랜덤 워크를 설명합니다
컴퓨터 과학에 사용되는 좀 더 모호한 수학적 개념과 달리 랜덤 워크는 실제 문제에 대한 많은 직접적인 응용을 가지고 있습니다. Burton Malkiel의 1970 년대 저서 "Random Walk down Wall Street"에서와 같이, 랜덤 워크의 가장 유명한 어플리케이션 중 하나는 주가에 대한 어플리케이션입니다. 랜덤 워크와 같은 개념을 사용하는 랜덤 알고리즘은 주식 또는 시장의 움직임을 예측하는 데 매우 유용 할 수 있습니다.
많은 전문가들은 고전적인 랜덤 워크를 숫자 라인의 정수 워크로 설명합니다. 각 턴마다, 랜덤 워크 액터는 하나의 정수만큼 전진하거나 후퇴합니다. 무작위 보행은 시각적 수준에서 인간 학습자에게 훨씬 더 소화하기 쉽고 2 차원 또는 3 차원으로 모델링 될 수 있습니다. 실시간으로 이러한 시각적 모델은 무작위 봇 또는 2 차원 또는 3 차원 평면에서 정수 단계로 움직이는 다른 엔티티를 보여줍니다.
기계 학습에서 랜덤 워크는 합리적인 배우 선택의 고전적인 예를 나타냅니다. 게임 이론을 기계 학습 시스템에 적용하여 결과를 예측합니다. 기계 학습 연구에서 수학자들이 연구 한 일부 고전 게임을 살펴보면 임의의 보행이 광범위한 프로젝트에서 매우 유용 할 수있는 방법을 보여줍니다.
