강화 학습 알고리즘 종류 썸네일형 리스트형 강화 학습의 개념과 실생활 적용 예시 강화 학습이란 무엇인가?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 지도 학습(Supervised Learning)이나 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 달리, 강화 학습은 행동에 따른 결과를 기반으로 학습이 이루어집니다.강화 학습은 마치 동물이나 인간이 시행착오를 통해 어떤 일을 배우는 방식과 유사합니다. 예를 들어, 아이가 뜨거운 물건을 만지고 뜨거움을 느낀다면, 다음부터는 그 행동을 피하게 됩니다. 강화 학습의 핵심은 이처럼 행동 → 보상 → 학습 → 행동 개선의 순환 구조입.. 더보기 이전 1 다음
