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강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 일련의 의사 결정을 배우는 머신 러닝 패러다임입니다. 복잡한 환경에서는 단일 레벨의 강화 학습 알고리즘이 비효율적이거나 학습하기 어려울 수 있습니다. 계층적 강화 학습(HRL)은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. HRL은 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 분해하여 에이전트가 복잡한 환경에서 효율적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 이 블로그 게시물에서는 HRL의 기본 개념, 작동 방식, 장점 및 몇 가지 관련 예를 살펴보겠습니다.—🤖 HRL의 기본 개념 (Basic Concepts of HRL)HRL은 문제를 여러 계층으로 나눕니다. 최상위 계층(High-Level)은 일반적으로 더 추상적인 목표를 처리하..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 방법론입니다. 에이전트는 환경 내에서 특정 목표를 달성하기 위해 일련의 행동을 취하고, 그에 따른 보상을 받습니다. Markov Decision Processes (MDP)는 강화 학습의 핵심 개념으로, 에이전트가 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 수학적 프레임워크를 제공합니다. 본 블로그 게시물에서는 MDP의 기본 사항과 핵심 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다.🧠 Markov Property (마르코프 성질 / 마르코프 속성)MDP의 핵심은 Markov Property입니다. 이 성질은 현재 상태가 미래를 완전히 결정하며, 과거의 모든 상태는 현재 상태가 주어지면 미래에 영향을 미치지 않는다는 것..

인공지능 분야에서 딥 러닝은 다양한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 부상했다. 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하여 목표를 달성하도록 학습하는 데 초점을 맞춘다. 이 글에서는 딥 RL의 핵심 개념 중 하나인 정책 경사 (Policy Gradient) 방법을 자세히 살펴보고, 그 원리, 장점, 그리고 실제 적용 사례를 소개한다.🚀 정책 경사 방법의 기본 개념 (Basic Concepts of Policy Gradient Methods)정책 경사 방법은 에이전트의 정책 (Policy)을 직접적으로 최적화하는 강화 학습 알고리즘의 한 유형이다. 정책은 주어진 상태에서 어떤 행동을 할지 확률적으로 결정하는 함수이다. 정책 경사 방법은 이 정책..

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)은 딥러닝(Deep Learning)과 강화 학습(Reinforcement Learning)을 결합한 강력한 기법이다. DRL은 복잡한 환경에서 에이전트(agent)가 스스로 학습하고 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 이 글에서는 DRL의 기본 개념, 핵심 알고리즘, 그리고 실제 응용 분야를 살펴본다.🤖 시작하기 전에강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 에이전트는 특정 상태(state)에서 행동(action)을 선택하고, 그 결과로 보상(reward)을 받는다. 목표는 누적 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습하는 것이..