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딥러닝: 심층 강화 학습 개요

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..
딥러닝 2025. 3. 26. 01:06
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