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강화 학습: 강화 학습에서의 지속적 학습

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 보상을 최대화하도록 행동을 학습하며, 다양한 문제 해결에 적용됩니다. 그러나 현실 세계는 끊임없이 변화하며, 에이전트는 새로운 정보에 적응하고 지속적으로 학습해야 합니다. 이러한 맥락에서 지속적 학습(Continual Learning, CL)은 RL의 중요한 연구 분야로 부상하고 있습니다.🤖 지속적 학습(Continual Learning)이란?지속적 학습은 에이전트가 이전 태스크에 대한 지식을 잊지 않으면서 새로운 태스크를 순차적으로 학습하는 능력을 의미합니다. 전통적인 머신 러닝 모델은 특정 데이터셋에 맞춰 학습되며, 새로운 데이터셋으로 재학습하면 이전 지식을..
강화학습 2025. 4. 8. 08:15
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