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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 (..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 이 글에서는 강화 학습의 핵심 방법론 중 하나인 Actor-Critic (액터-크리틱) 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 액터-크리틱 방법은 액터(Actor, 행동자)와 크리틱(Critic, 평가자)의 상호작용을 통해 학습하며, 특히 복잡한 환경에서의 효과적인 학습을 가능하게 합니다.\n\n---