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강화 학습: 현실 세계 적용 (Reinforcement Learning: RL in Real-World Applications)

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공 지능 분야의 핵심적인 학습 방법 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하도록 설계되었습니다. 이 글에서는 강화 학습이 실제 세계의 다양한 문제에 어떻게 적용되는지, 그리고 그 과정에서 겪는 도전과제는 무엇인지 심도 있게 알아보겠습니다. 또한, 강화 학습을 이해하는 데 필요한 핵심 개념과 예시들을 제공하여, 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 돕겠습니다. 🤖 자율 주행 (Autonomous Driving)자율 주행 기술은 강화 학습이 가장 활발하게 연구되고 적용되는 분야 중 하나입니다. 자율 주행 시스템은 복잡한 환경에서 안전하고 효율적으로 운전해야 합니다. 강화 학습은 이러한 목표를 달성하기 위해 훈련..
강화학습 2025. 4. 8. 08:18
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