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고차원 강화 학습에서의 탐험 기법

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 복잡한 환경에서 에이전트가 효과적으로 학습하려면 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 특히, 고차원 상태 공간(High-dimensional State Space)을 가진 환경에서는 탐험이 더욱 어려워진다. 본 글에서는 고차원 강화 학습 환경에서 효율적인 탐험을 위한 몇 가지 기법을 소개한다.🤖 탐험과 활용 (Exploration vs. Exploitation)강화 학습에서 탐험은 에이전트가 아직 알지 못하는 상태나 행동을 시도하는 것을 의미한다. 반면, 활용은 에이전트가 이미 학습한 정보를 바..
강화학습 2025. 4. 8. 07:55
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