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강화 학습: 게임 플레이에서의 강화 학습: Atari 벤치마크

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공 지능 분야의 중요한 한 축을 담당하며, 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 방식을 연구합니다. 특히, 게임 분야에서 RL은 괄목할 만한 성과를 거두며, Atari 게임 벤치마크를 통해 그 성능을 입증해왔습니다. 이 글에서는 RL이 게임 플레이에 어떻게 적용되는지, Atari 벤치마크가 무엇인지, 그리고 관련 예시와 함께 이해하기 쉽게 설명합니다.🕹️ 강화 학습(Reinforcement Learning) 기본 개념 (Basic Concepts of Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트가 환경 내에서 행동을 선택하고, 그 결과로 보상을 받으며 학습하는 방식입니다. 에이전트는 시행착오를 통해 최적의 행동 전략(..
강화학습 2025. 4. 9. 07:03
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