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순차적 의사결정 데이터셋

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유형 텍스트

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데이터 토론 목록

소개

실제 환경 변화 시나리오를 모사한 실험 환경 구축
위의 실험 환경에서 44명을 대상으로 실험 진행, 인간의 환경 탐색/학습 과정 데이터 구축

구축목적

최근 강화학습은 경험을 통해 학습하는 인간의 학습과정에 대한 이론적 근거를 바탕으로 여러 문제에 사용되고 있으며, n-armed bandit과 같은 제한적 선택에 기반을 둔 데이터 또한 수집되어 왔음.
하지만 에이전트가 무한히 많은 옵션을 가진 미지의 세계를 탐구하는 방법에 대해서는 거의 이해하지 못함.
이에 고도로 제어된 실험 환경에서 한정적인 옵션을 가지고 인간의 학습과정을 재현했던 기존의 행동 실험 패러다임을 벗어나 보다 실제 환경 변화 시나리오와 가까운 실험 환경을 적용한 데이터 셋의 구축이 필요함.

구축량
- 1, 2차년도: 44명 대상 약 95,000개 의사결정 행동데이터
구축량
- 1, 2차년도: 44명 대상 약 95,000개 의사결정 행동데이터
대표 도면

필요성
- 최근 강화학습은 경험을 통해 학습하는 인간의 학습과정에 대한 이론적 근거를 바탕으로 여러 문제에 사용되고 있으며, n-armed bandit과 같은 제한적 선택에 기반을 둔 데이터 또한 수집되어 왔음.
- 하지만 에이전트가 무한히 많은 옵션을 가진 미지의 세계를 탐구하는 방법에 대해서는 거의 이해하지 못함.
- 이에 고도로 제어된 실험 환경에서 한정적인 옵션을 가지고 인간의 학습과정을 재현했던 기존의 행동 실험 패러다임을 벗어나 보다 실제 환경 변화 시나리오와 가까운 실험 환경을 적용한 데이터 셋의 구축이 필요함.
구축 내용
- 실제 환경 변화 시나리오를 모사한 실험 환경 구축
- 위의 실험 환경에서 44명을 대상으로 실험 진행, 인간의 환경 탐색/학습 과정 데이터 구축
데이터 구조
- double형 배열 내에 각 피험자별 의사결정 데이터 저장
- ['col1 - Planet #' 'col2 - Global Time (sec)' 'col3 - Local Time (sec)' 'col4 - x Position of touch (pixels)' 'col5 - y Position of touch (pixels)' 'col6 – Gain']
- ['col1 - Planet #' 'col2 - Distance between reward and penalty (pixel)' 'col3 - Degree of Distribution (rad) ' 'col4 - Global Start Time (sec) ' 'col5 - Global End Time (sec) ']
- ['col1-total Score' ]
활용 예시
- 연구 분야
  -데이터로부터 추출한 사람의 순차적 의사결정 프로세스 관련 행동 패턴을 알고리즘에 이식, 현재 컨텍스트에 대한 확률 분포가 알려지지 않은 환경에 대해서도 빠르게 학습 가능한 알고리즘 개발
  - 다양한 시나리오에서 사람의 행동 패턴을 예측하고 대응하는 알고리즘을 개발할 때 학습 및 테스트를 위한 데이터셋으로 활용.
- 산업 분야
  - 현재 컨텍스트에 대한 확률 분포가 알려지지 않은 상황에서 사용자의 행동 패턴을 예측하고 적합한 행동을 추천하는 서비스 및 알고리즘 개발시 데이터셋으로 활용
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데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : KAIST

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
이상완	042-350-4334	sangwan@kaist.ac.kr

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