강화학습 기반 비즈니스 최적화 방안

전세계적으로 ‘최적화’가 화두입니다. 최적화는 인공지능 기술의 가장 이상적인 지향점으로 평가되며 초개인화 시대를 맞아 금융, 제조, 유통, 물류 등 분야에 한계없이 확장이 가능합니다. 이번 웨비나에서 발표를 맡은 애자일소다는 이 최적화 문제를 강화학습이라는 머신러닝의 한 방법론으로 접근하고 있습니다.

강화학습은 특정 시점에서 데이터를 기반으로 최적의 전략을 세워주는 방법론으로 주로 게임, 자율 주행에서 많은 연구가 진행되던 분야입니다.

그러나 최근에는 개인별로 최적화된 상품이나 서비스를 해주거나 시스템, 하드웨어 등 자원 관리 분야에서도 탁월한 성능을 내고 있고 있어 시장의 수요 가 급격히 증가하고 있습니다.

하지만 실제 비즈니스에 강화학습을 접목하기란 여러가지 어려움들이 산재해 있고, 성공한 사례가 매우 드문 상황입니다.

애자일소다에서는 이런 어려움을 극복하고 보다 손쉽게 적용할 수 있도록 ‘베이킹소다’를 개발해 출시하였습니다. 베이킹소다를 활용한 생생한 사례와 전망, 앞으로의 비전에 대해 소개해 드립니다.

  • 최적화를 위한 최적의 선택, 강화학습
  • 실제 비즈니스 적용을 위한 최고의 선택, 베이킹소다
  • 무한한 확장성, 베이킹소다에 거는 기대와 계획

세션 소개

2020년 11월 30일

시간 주제 다시보기
14:00~15:30

강화학습 기반 의사결정 에이전트 메이커(Agent Maker), BakingSoDA(베이킹소다)
- 최적화를 위한 최적의 선택, 강화학습
- 무한한 확장성, 베이킹소다에 거는 기대와 계획

연사 소개

프로필 소개

Nash Rho | 연구원(베이킹소다 개발 크루 리더)

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