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목록강화학습 (47)
move84
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 일련의 의사 결정을 배우는 머신러닝 패러다임입니다. 탐험과 활용 사이의 균형은 RL의 핵심 과제입니다. 에이전트는 새로운 행동을 탐험(Exploration)하여 환경에 대한 지식을 넓히는 동시에, 현재까지의 지식을 활용(Exploitation)하여 보상을 최대화해야 합니다. Parameter Noise(매개변수 잡음)는 탐험을 위한 효과적인 전략 중 하나입니다. 이 블로그 게시물에서는 Parameter Noise가 무엇이며, 어떻게 작동하고, RL 문제에서 탐험을 개선하는 데 어떻게 사용되는지 자세히 살펴보겠습니다.— 🤖 Parameter Noise 란? (What is Parameter N..
강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝 분야입니다. 이 분야는 자율 주행, 로봇 제어, 게임 플레이 등 다양한 실제 문제에 적용되며, 끊임없이 발전하고 있습니다. 특히, 복잡한 환경에서의 안정적인 학습을 위해 신뢰 영역 기법 (Trust Region Methods)이 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 신뢰 영역 기법의 개념, 작동 방식, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다. 🤖 1. 신뢰 영역 기법 (Trust Region Methods) 개요 신뢰 영역 기법은 강화 학습 모델의 학습 안정성을 향상시키기 위한 방법입니다. 기존의 정책 경사 (Policy Gradient) 방법론은 정책 업데이트..
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 분야입니다. 정책 최적화(Policy Optimization)는 이러한 정책을 개선하는 중요한 방법론 중 하나입니다. 이 글에서는 정책 최적화에서 KL-발산(KL-Divergence)을 활용하는 방법에 대해 알아보고, 그 중요성과 실용적인 예시를 살펴보겠습니다. 🧐 정책 최적화란 무엇인가요? (What is Policy Optimization?)정책 최적화는 강화 학습에서 정책(Policy)을 직접적으로 개선하는 방법입니다. 정책은 주어진 상태에서 에이전트가 어떤 행동을 할지 결정하는 함수입니다. 정책 최적화의 목표는 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 얻는 누적 보상(Cu..
강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 정책 규제 (Policy Regularization)는 강화 학습 알고리즘의 안정성과 일반화 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 본 블로그 글에서는 정책 규제의 다양한 기법들을 살펴보고, 각 기법의 원리와 장단점, 그리고 실제 구현 예시를 통해 강화 학습 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 돕고자 합니다.— 🤖 1. 정책 규제 (Policy Regularization)란 무엇인가요? (What is Policy Regularization?)정책 규제는 강화 학습 모델의 과적합 (overfitting)을 방지하고, 학습의 안정성을 높이기 위한..
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 이 글에서는 강화 학습에서 중요한 개념 중 하나인 Off-Policy Evaluation (OPE)에 대해 자세히 알아보겠습니다. OPE는 새로운 정책(policy, 정책 - 에이전트가 어떤 행동을 할지 결정하는 전략)을 실제 환경에서 실행하지 않고, 과거에 수집된 데이터(data, 데이터)를 사용하여 해당 정책의 성능을 추정하는 기술입니다. 이 기술은 정책을 안전하게 평가하고, 시간과 자원을 절약하며, 실험의 위험을 줄이는 데 기여합니다. 🧐 Off-Policy Evaluation (OPE)의 중요성 (Off-Policy Evaluation (OPE)..
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공 지능 분야의 핵심적인 학습 방법 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하도록 설계되었습니다. 이 글에서는 강화 학습이 실제 세계의 다양한 문제에 어떻게 적용되는지, 그리고 그 과정에서 겪는 도전과제는 무엇인지 심도 있게 알아보겠습니다. 또한, 강화 학습을 이해하는 데 필요한 핵심 개념과 예시들을 제공하여, 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 돕겠습니다. 🤖 자율 주행 (Autonomous Driving)자율 주행 기술은 강화 학습이 가장 활발하게 연구되고 적용되는 분야 중 하나입니다. 자율 주행 시스템은 복잡한 환경에서 안전하고 효율적으로 운전해야 합니다. 강화 학습은 이러한 목표를 달성하기 위해 훈련..
로봇 공학은 끊임없이 발전하고 있으며, 특히 로봇의 자율성과 적응성을 향상시키는 데 있어 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 강화 학습은 로봇이 시행착오를 통해 학습하고, 주어진 환경 내에서 최적의 행동을 배우도록 설계된 기계 학습의 한 분야이다. 이 글에서는 로봇 제어를 위한 강화 학습의 기본 원리, 적용 사례, 그리고 실질적인 구현 방법에 대해 자세히 알아보겠다.—🤖 강화 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호 작용하며 학습하는 과정을 모델링한다. 에이전트는 환경 내에서 행동(Action)을 수행하고, 그 결과로 보..
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 보상을 최대화하도록 행동을 학습하며, 다양한 문제 해결에 적용됩니다. 그러나 현실 세계는 끊임없이 변화하며, 에이전트는 새로운 정보에 적응하고 지속적으로 학습해야 합니다. 이러한 맥락에서 지속적 학습(Continual Learning, CL)은 RL의 중요한 연구 분야로 부상하고 있습니다.🤖 지속적 학습(Continual Learning)이란?지속적 학습은 에이전트가 이전 태스크에 대한 지식을 잊지 않으면서 새로운 태스크를 순차적으로 학습하는 능력을 의미합니다. 전통적인 머신 러닝 모델은 특정 데이터셋에 맞춰 학습되며, 새로운 데이터셋으로 재학습하면 이전 지식을..
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 기계 학습의 한 분야이다. 이 분야는 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 효과적이지만, 종종 방대한 양의 데이터와 계산 리소스가 필요하다. 전이 학습은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 강력한 기술이며, 이 블로그 게시물에서는 강화 학습에서 전이 학습의 개념, 이점, 그리고 구현 방법에 대해 자세히 알아보겠다.—🤖 전이 학습의 이해 (Understanding Transfer Learning)전이 학습 (Transfer Learning, 전이 학습)은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 관련 작업에 적용하는 기법이다. 기존 모델에서 얻은 지식을 재사용하여 새로운 작업을 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있다. 강화 학습에서는 이..
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 보상을 최대화하도록 학습하는 기계 학습의 한 분야이다. 전통적인 RL 설정에서는 에이전트가 자유롭게 환경을 탐색하고 보상을 얻도록 설계된다. 그러나 실제 세계의 많은 문제에서는 에이전트의 행동에 대한 제약 조건이 존재한다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 안전 규정을 준수해야 하고, 로봇 팔은 특정 물리적 한계를 초과해서는 안 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제약 조건이 있는 강화 학습(Constrained RL) 알고리즘이 개발되었다. 이 글에서는 제약 조건이 있는 RL 알고리즘의 개념, 다양한 유형, 그리고 실제 적용 사례에 대해 자세히 알아보겠다.— 🤖 제약 조건이 있는 강화 학습(Constrained..