강화 학습의 개념과 응용 에이전트 알고리즘 미래 방향
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하는 방법론입니다. 인간이나 동물이 행동을 통해 경험을 쌓고 보상을 받는 과정과 유사하게, 강화 학습은 에이전트가 특정 목표를 달성하기 위해 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는 것을 목표로 합니다. 이번 블로그에서는 강화 학습의 기본 개념, 알고리즘, 그리고 다양한 응용 분야에 대해 자세히 알아보겠습니다. 강화 학습의 기본 개념강화 학습의 핵심은 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상이라는 다섯 가지 요소입니다. 에이전트는 행동을 취하는 주체이며, 환경은 에이전트가 상호작용하는 세계입니다. 상태는 환경의 특정 상황을 나타내고, 행동은 에이전트가 선택할 수 있는 여러 가..
2025. 1. 2.
