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강화학습은 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 학습하는 방법입니다. 에이전트는 보상을 최대화하도록 행동을 배우며, 이 과정은 시행착오를 통해 이루어집니다. 하지만 때로는 좋은 행동을 직접 가르쳐주는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 모방 학습은 이러한 아이디어를 기반으로, 전문가의 행동 데이터를 활용하여 에이전트가 빠르게 학습하도록 돕습니다. 이 글에서는 모방 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다.🤖 모방 학습이란 무엇인가요? (What is Imitation Learning?)모방 학습 (Imitation Learning)은 강화 학습의 한 종류로, 전문가의 행동 데이터를 모방하여 에이전트가 학습하도록 하는 방법입니다. 전문가의 데이터는 에이전트..

역강화 학습(Inverse Reinforcement Learning, IRL)은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 한 분야로, 에이전트(agent)의 행동을 관찰하여 에이전트가 따르는 보상 함수(reward function)를 추론하는 것을 목표로 합니다. 이는 에이전트가 최적의 행동을 어떻게 하는지 직접적으로 명시하는 대신, 관찰된 행동 데이터를 통해 그 뒤에 숨겨진 동기(motivation)를 파악하는 방식입니다. 이 글에서는 역강화 학습의 핵심 개념과 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례들을 살펴봅니다.— 🧐 역강화 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Inverse Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트가 환경(environm..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 환경으로부터 보상(Reward)을 받으며, 이 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습합니다. 그런데, 복잡한 환경에서는 에이전트가 원하는 목표에 도달하기까지 많은 시간과 시행착오가 필요할 수 있습니다. 이러한 학습 과정을 가속화하고, 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 보상 형성(Reward Shaping)이라는 기법이 사용됩니다. 보상 형성이란, 에이전트가 특정 행동을 하거나, 특정 상태에 도달했을 때 추가적인 보상을 제공하여 학습을 유도하는 방법입니다. 이 글에서는 보상 형성의 개념, 장단점, 그리고 실제 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.—🚀 보상 형성의 개..

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 탐험 (exploration)과 이용 (exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것은 강화 학습에서 중요한 과제입니다. 에이전트는 새로운 정보를 탐색하고 더 많은 보상을 받을 수 있는 행동을 시도해야 하지만, 이미 좋은 결과를 보이는 행동을 최대한 활용하여 보상을 극대화해야 합니다. 본 글에서는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 방법 중 하나인 상한 신뢰 구간 (Upper Confidence Bound, UCB) 알고리즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.—🤔 UCB란 무엇인가요? (What is UCB?)UCB는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 알..

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. Boltzmann 탐색 방법은 이러한 강화 학습에서 탐색-활용 딜레마를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나입니다. 이 글에서는 Boltzmann 탐색 방법의 기본 개념, 작동 원리, 그리고 Python 코드를 이용한 간단한 예시를 살펴보겠습니다.— 💡 Boltzmann 탐색의 기본 개념 (Basic Concepts of Boltzmann Exploration)Boltzmann 탐색은 확률적 정책을 사용하는 탐색 방법입니다. 각 행동(action)에 대한 선택 확률을 볼츠만 분포(Boltzmann distribution)를 사용하여 결정합니다. 이 분포는 각 행동의 Q-값(Q-value, 행동 가치)에..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 행동하며, 환경은 에이전트의 행동에 따라 상태를 변경합니다. 이 과정에서 에이전트는 탐험(Exploration, 탐험)과 이용(Exploitation, 이용) 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 탐험은 새로운 행동을 시도하여 더 나은 보상을 얻을 기회를 찾는 것이고, 이용은 현재까지 가장 좋은 것으로 알려진 행동을 선택하여 보상을 얻는 것입니다. 엡실론 탐욕(Epsilon-Greedy) 전략은 이러한 탐험과 이용의 균형을 맞추는 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. 🧐 엡실론 탐욕 전략이란? (What is Epsilon-Greedy?)엡실론 탐욕..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능 분야의 핵심적인 학습 방법 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호 작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식을 의미한다. 이러한 학습 과정에서 에이전트는 '탐험(Exploration)'과 '활용(Exploitation)' 사이의 딜레마에 직면하게 된다. 즉, 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 최적의 행동을 선택할 것인지, 아니면 새로운 정보를 얻기 위해 다른 행동을 시도할 것인지에 대한 고민을 해야 한다. 이 딜레마는 강화 학습 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 효율적인 학습을 위해 해결해야 할 중요한 과제이다.🤔 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation..

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)는 이 강화학습 분야에서 연속적인 행동 공간을 다루기 위해 개발된 알고리즘입니다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 기반 방법의 효율성을 결합하여 복잡한 환경에서도 학습할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.🤖 DDPG란 무엇인가요? (What is DDPG?)DDPG는 Actor-Critic (액터-크리틱) 알고리즘의 일종으로, Actor (액터)와 Critic (크리틱) 두 개의 신경망을 사용합니다. Actor는 환경에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 정책을 학습하고, Critic은 주어진 상태에서 액션의 가치를 평가합니다. DDP..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 주어진 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 이 글에서는 강화 학습의 한 종류인 결정적 정책 경사(Deterministic Policy Gradient, DPG) 방법에 대해 알아본다. DPG는 연속적인 행동 공간에서 효율적으로 작동하며, 복잡한 환경에서의 학습을 가능하게 한다. 특히, 정책 경사 방법론을 사용하여, 정책의 변화를 직접적으로 모델링하고 최적의 정책을 찾아나간다. 아래에서 구체적인 내용과 함께 예시를 통해 DPG의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠다. 🤖 결정적 정책 경사 (Deterministic Policy Gradient, DPG) 개요DPG는 강화 학습의 한 종류..

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 방법을 연구합니다. Soft Actor-Critic (SAC)은 이 분야에서 최근 각광받는 알고리즘 중 하나입니다. SAC는 안정적인 학습과 효율적인 탐색을 가능하게 하여 복잡한 환경에서도 좋은 성능을 보입니다. 이 글에서는 SAC 알고리즘의 핵심 개념, 작동 방식, 그리고 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.— 🚀 SAC의 기본 개념 (Basic Concepts of SAC)SAC는 액터-크리틱 (Actor-Critic) 기반의 강화 학습 알고리즘입니다. 액터는 환경에서 행동을 선택하는 역할을 담당하고, 크리틱은 선택된 행동의 가치를 평가합니다. SAC는 여기에 엔트로피 (..