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강화 학습: 신뢰 영역 기법 (Trust Region Methods) 심층 분석

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..
강화학습 2025. 4. 8. 08:24
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