1. Q-LearningQ-Learning은 강화학습(한 유형의 기계 학습)에서 사용되는 오프라인 가치 기반 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 목표는 에이전트(로봇, 소프트웨어)가 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 학습하는 것입니다. 정책이란, 각 상태에서 어떤 행동을 취해야 가장 큰 보상을 받을 수 있는지에 대한 전략을 말합니다.기본 원리:Q 함수: Q-Learning은 Q 값이라는 함수를 학습하는데, Q 값은 상태(s)와 행동(a)의 쌍에 대해 해당 행동이 주는 기대 보상을 나타냅니다. 이를 통해 에이전트는 어떤 상태에서 어떤 행동이 가장 높은 보상을 받을지 학습하게 됩니다.Bellman Equation: Q 값은 아래의 벨만 방정식을 이용해 업데이트됩니다 α\alphaα: 학습 속도 (learn..

1. Deep Learning (딥러닝)딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야로, 대량의 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 및 분류를 수행하는 기술입니다. 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 많이 사용되며, AI Bin Picking에서 중요한 역할을 합니다. Bin Picking에서 딥러닝 모델은 다양한 모양, 크기, 질감의 물체를 인식하고 분류하는 데 사용됩니다.적용 방식: 딥러닝 기반 객체 탐지 모델(예: YOLO, Faster R-CNN)을 사용하여 로봇이 물체의 위치와 모양을 인식합니다. 물체가 서로 겹쳐 있거나 불규칙한 모양이라도 딥러닝 모델은 이러한 복잡한 상황을 학습하고 정확히 물체를 인식할 수 있습니다..