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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 복잡한 환경에서 에이전트가 효과적으로 학습하려면 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 특히, 고차원 상태 공간(High-dimensional State Space)을 가진 환경에서는 탐험이 더욱 어려워진다. 본 글에서는 고차원 강화 학습 환경에서 효율적인 탐험을 위한 몇 가지 기법을 소개한다.🤖 탐험과 활용 (Exploration vs. Exploitation)강화 학습에서 탐험은 에이전트가 아직 알지 못하는 상태나 행동을 시도하는 것을 의미한다. 반면, 활용은 에이전트가 이미 학습한 정보를 바..

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. Boltzmann 탐색 방법은 이러한 강화 학습에서 탐색-활용 딜레마를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나입니다. 이 글에서는 Boltzmann 탐색 방법의 기본 개념, 작동 원리, 그리고 Python 코드를 이용한 간단한 예시를 살펴보겠습니다.— 💡 Boltzmann 탐색의 기본 개념 (Basic Concepts of Boltzmann Exploration)Boltzmann 탐색은 확률적 정책을 사용하는 탐색 방법입니다. 각 행동(action)에 대한 선택 확률을 볼츠만 분포(Boltzmann distribution)를 사용하여 결정합니다. 이 분포는 각 행동의 Q-값(Q-value, 행동 가치)에..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능 분야의 핵심적인 학습 방법 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호 작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식을 의미한다. 이러한 학습 과정에서 에이전트는 '탐험(Exploration)'과 '활용(Exploitation)' 사이의 딜레마에 직면하게 된다. 즉, 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 최적의 행동을 선택할 것인지, 아니면 새로운 정보를 얻기 위해 다른 행동을 시도할 것인지에 대한 고민을 해야 한다. 이 딜레마는 강화 학습 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 효율적인 학습을 위해 해결해야 할 중요한 과제이다.🤔 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation..