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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 복잡한 환경에서 에이전트가 효과적으로 학습하려면 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 특히, 고차원 상태 공간(High-dimensional State Space)을 가진 환경에서는 탐험이 더욱 어려워진다. 본 글에서는 고차원 강화 학습 환경에서 효율적인 탐험을 위한 몇 가지 기법을 소개한다.🤖 탐험과 활용 (Exploration vs. Exploitation)강화 학습에서 탐험은 에이전트가 아직 알지 못하는 상태나 행동을 시도하는 것을 의미한다. 반면, 활용은 에이전트가 이미 학습한 정보를 바..

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 탐험 (exploration)과 이용 (exploitation) 사이의 균형을 맞추는 것은 강화 학습에서 중요한 과제입니다. 에이전트는 새로운 정보를 탐색하고 더 많은 보상을 받을 수 있는 행동을 시도해야 하지만, 이미 좋은 결과를 보이는 행동을 최대한 활용하여 보상을 극대화해야 합니다. 본 글에서는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 방법 중 하나인 상한 신뢰 구간 (Upper Confidence Bound, UCB) 알고리즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.—🤔 UCB란 무엇인가요? (What is UCB?)UCB는 탐험과 이용의 균형을 맞추기 위한 알..

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..