딥강화학습 썸네일형 리스트형 강화학습(Reinforcement Learning)의 원리와 응용 분야 강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 행동(Action)에 따른 보상(Reward)을 기반으로 학습하는 기계학습(Machine Learning)의 한 분야입니다. 일반적인 지도학습(Supervised Learning)과는 달리, 강화학습은 정답 데이터를 미리 주지 않고, 환경(Environment)과 상호작용하면서 스스로 학습합니다.강화학습의 기본 개념은 매우 단순합니다. 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 속에서 어떤 상태(State)를 관찰한 뒤, 행동(Action)을 선택하고, 그 결과로 보상(Reward)을 받습니다. 에이전트는 이 보상을 최대화하도록 행동 전략(Policy)을 점점 개선해나갑니다. 이 과정을 통해 장기적으로 가장 높은 .. 더보기 이전 1 다음
