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강화 학습: 탐험과 활용 딜레마

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..
강화학습 2025. 4. 6. 09:51
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