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재고 관리는 기업의 수익성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 활동입니다. 과도한 재고는 보관 비용을 증가시키고, 재고 부족은 판매 기회를 놓치게 합니다. 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 이러한 재고 관리 문제를 해결하는 데 효과적인 도구로 부상하고 있습니다. RL은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 시행착오를 통해 최적의 의사 결정을 학습하도록 돕는 머신러닝의 한 분야입니다. 이 글에서는 강화 학습을 사용하여 재고 관리 문제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 🤖 재고 관리의 어려움 (Inventory Management Challenges)재고 관리는 수요의 변동성, 공급망의 불확실성, 보관 비용 등 다양한 요인으로 인해 복잡합니다. 전통적인 재고 관리 기법은 특정 상황에 맞춰..

자원 관리는 현대 사회에서 매우 중요한 주제입니다. 효율적인 자원 관리는 비용 절감, 지속 가능한 사용, 그리고 시스템의 전반적인 성능 향상에 기여합니다. 이 글에서는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 사용하여 어떻게 자원 관리 문제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 최적의 정책을 학습하는 머신러닝 방법입니다. 자원 관리 문제에 RL을 적용하면, 에이전트가 자원 할당, 스케줄링, 및 소비량 제어와 같은 결정을 내려 효율적인 자원 활용을 달성할 수 있습니다. — 🤖 강화 학습(Reinforcement Learning) 개요 (Overview of Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트(agent)가 환경(env..