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강화 학습: 모델 기반 강화 학습 (Model-Based RL): 계획과 학습

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공 지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 방법을 연구합니다. 모델 기반 강화 학습(Model-Based RL)은 환경의 모델을 학습하여 에이전트가 미래를 예측하고 계획을 세울 수 있게 하는 접근 방식입니다. 이는 모델이 없는(Model-Free) 강화 학습 방식에 비해 데이터 효율성이 높고, 복잡한 환경에서의 학습에 유리합니다. 본 블로그 글에서는 모델 기반 강화 학습의 기본적인 개념과 계획 및 학습 과정에 대해 자세히 살펴보겠습니다.🤖 모델 기반 강화 학습 (Model-Based Reinforcement Learning) 개요모델 기반 강화 학습은 에이전트가 환경의 내부 모델을 학습하는 것을 핵..
강화학습 2025. 4. 6. 23:48
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