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머신러닝 기초 - 강화학습 기본 개요

📚 강화학습의 개념과 원리강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 전략을 학습하는 머신러닝 기법이다. 에이전트는 환경에서 상태(state)를 관찰하고 행동(action)을 선택한 후, 그 결과로 보상(reward)을 받으며 다음 상태로 전이된다. 이 과정을 반복하면서 에이전트는 누적 보상을 극대화하기 위한 최적의 정책(policy)을 학습한다. 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되며, 보상 신호를 통해 학습하는 특성 때문에 명시적인 정답이 없는 문제에서도 효과적으로 적용할 수 있다.🚀 강화학습의 주요 구성 요소강화학습에는 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상 등 여러 구성 요소가 있다. 에이전트는 환경 내에서 행동을 선택하는 주체이다. 환경은 ..
머신러닝 2025. 2. 19. 23:35
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