강화 학습의 원리1 강화 학습의 원리와 응용 머신 러닝과 딥 러닝에 이어, 이번에는 강화 학습에 대해 자세히 알아보겠습니다. 강화 학습은 인공지능 분야에서 매우 흥미로운 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 어떤 행동을 취할지 학습하는 기술입니다. 이러한 학습 과정에서 에이전트는 주어진 상태에서 가능한 행동을 선택하여 보상을 최대화하는 것이 목표입니다. 원리강화 학습의 핵심 원리는 에이전트가 현재의 상태에서 특정 행동을 선택하여 다음 상태로 전환하고, 이 과정에서 보상을 받는 것입니다. 에이전트는 주어진 상태에서 가능한 행동을 선택하기 위해 정책(policy)이라는 전략을 사용합니다. 정책은 상태와 행동을 매핑하는 함수로, 주어진 상태에서 어떤 행동을 선택해야 보상을 최대화할 수 있는지를 결정합니다. 에이전트는 선택한 행동의 결과로부터 얻는 .. 2024. 3. 16. 이전 1 다음