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move84
강화 학습: Actor-Critic 방법론 완벽 분석
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---
강화학습
2025. 4. 6. 09:42