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강화학습: 제약 조건이 있는 강화 학습 알고리즘 탐구

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 보상을 최대화하도록 학습하는 기계 학습의 한 분야이다. 전통적인 RL 설정에서는 에이전트가 자유롭게 환경을 탐색하고 보상을 얻도록 설계된다. 그러나 실제 세계의 많은 문제에서는 에이전트의 행동에 대한 제약 조건이 존재한다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 안전 규정을 준수해야 하고, 로봇 팔은 특정 물리적 한계를 초과해서는 안 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제약 조건이 있는 강화 학습(Constrained RL) 알고리즘이 개발되었다. 이 글에서는 제약 조건이 있는 RL 알고리즘의 개념, 다양한 유형, 그리고 실제 적용 사례에 대해 자세히 알아보겠다.— 🤖 제약 조건이 있는 강화 학습(Constrained..
강화학습 2025. 4. 8. 08:10
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