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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..

딥 RL(Deep Reinforcement Learning)은 인공지능 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 특히 복잡한 환경에서 에이전트가 학습할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 한다. 액터-크리틱(Actor-Critic) 아키텍처는 딥 RL의 핵심적인 방법 중 하나로, 에이전트의 행동을 학습하고 평가하는 두 가지 역할을 결합하여 효율적인 학습을 가능하게 한다.🎭 소개: 액터-크리틱 아키텍처액터-크리틱 아키텍처는 딥 RL에서 에이전트의 정책(Policy)과 가치 함수(Value function)를 동시에 학습하는 방법론이다. 이 아키텍처는 두 개의 주요 구성 요소, 즉 액터(Actor)와 크리틱(Critic)으로 구성된다. 액터는 환경에서 어떤 행동을 할지 결정하고, 크리틱은 액터가 수행한 행동의 가치..