move84

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 이 글에서는 강화 학습에서 중요한 개념 중 하나인 Off-Policy Evaluation (OPE)에 대해 자세히 알아보겠습니다. OPE는 새로운 정책(policy, 정책 - 에이전트가 어떤 행동을 할지 결정하는 전략)을 실제 환경에서 실행하지 않고, 과거에 수집된 데이터(data, 데이터)를 사용하여 해당 정책의 성능을 추정하는 기술입니다. 이 기술은 정책을 안전하게 평가하고, 시간과 자원을 절약하며, 실험의 위험을 줄이는 데 기여합니다. 🧐 Off-Policy Evaluation (OPE)의 중요성 (Off-Policy Evaluation (OPE)..

인공지능 분야에서 딥 러닝은 다양한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 부상했다. 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하여 목표를 달성하도록 학습하는 데 초점을 맞춘다. 이 글에서는 딥 RL의 핵심 개념 중 하나인 정책 경사 (Policy Gradient) 방법을 자세히 살펴보고, 그 원리, 장점, 그리고 실제 적용 사례를 소개한다.🚀 정책 경사 방법의 기본 개념 (Basic Concepts of Policy Gradient Methods)정책 경사 방법은 에이전트의 정책 (Policy)을 직접적으로 최적화하는 강화 학습 알고리즘의 한 유형이다. 정책은 주어진 상태에서 어떤 행동을 할지 확률적으로 결정하는 함수이다. 정책 경사 방법은 이 정책..