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move84
강화 학습: Off-Policy Evaluation (OPE) 이해하기
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)..
강화학습
2025. 4. 8. 08:21