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강화 학습: 강화 학습에서의 보상 형성 (Reward Shaping)

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 환경으로부터 보상(Reward)을 받으며, 이 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습합니다. 그런데, 복잡한 환경에서는 에이전트가 원하는 목표에 도달하기까지 많은 시간과 시행착오가 필요할 수 있습니다. 이러한 학습 과정을 가속화하고, 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 보상 형성(Reward Shaping)이라는 기법이 사용됩니다. 보상 형성이란, 에이전트가 특정 행동을 하거나, 특정 상태에 도달했을 때 추가적인 보상을 제공하여 학습을 유도하는 방법입니다. 이 글에서는 보상 형성의 개념, 장단점, 그리고 실제 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.—🚀 보상 형성의 개..
강화학습 2025. 4. 6. 09:56
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