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강화 학습: 보드 게임에서의 RL - AlphaGo 사례 연구

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 특히, 복잡한 규칙과 전략적 사고가 필요한 보드 게임 분야에서 강화 학습은 놀라운 성과를 거두었다. 이 글에서는 강화 학습이 보드 게임, 특히 AlphaGo 사례에서 어떻게 활용되었는지 자세히 살펴본다.🤖 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 개요강화 학습은 에이전트가 특정 환경 내에서 행동을 취하고, 그 행동에 대한 보상을 받으면서 학습하는 방식이다. 에이전트는 환경의 상태를 관찰하고, 가능한 행동 중 하나를 선택하여 수행한다. 환경은 에이전트의 행동에 따라 상태를 변화시키고, 에이전트에게 보상(긍정적) 또는 벌칙(부정적)을 제공..
강화학습 2025. 4. 9. 07:04
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