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강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)는 이 강화학습 분야에서 연속적인 행동 공간을 다루기 위해 개발된 알고리즘입니다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 기반 방법의 효율성을 결합하여 복잡한 환경에서도 학습할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.🤖 DDPG란 무엇인가요? (What is DDPG?)DDPG는 Actor-Critic (액터-크리틱) 알고리즘의 일종으로, Actor (액터)와 Critic (크리틱) 두 개의 신경망을 사용합니다. Actor는 환경에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 정책을 학습하고, Critic은 주어진 상태에서 액션의 가치를 평가합니다. DDP..

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 정책을 배우는 머신 러닝의 한 분야입니다. Deep Q-Networks (DQN)는 이러한 강화 학습의 핵심 알고리즘 중 하나로, 딥 러닝의 강력한 기능을 활용하여 복잡한 환경에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 DQN의 기본적인 개념과 작동 원리에 대해 자세히 알아보겠습니다.🌱 1. Q-러닝 (Q-Learning) 복습 (Review of Q-Learning)Q-러닝은 강화 학습의 기본적인 알고리즘 중 하나로, Q-테이블을 사용하여 학습합니다. Q-테이블은 각 상태(state)와 행동(action)의 조합에 대한 Q-값(Q-value)을 저장합니다. Q-값은 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 얻을 수 있는 예..