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강화 학습: 고차원 상태 공간에서의 RL

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 현실 세계의 많은 문제는 고차원 상태 공간을 가지고 있어, 전통적인 RL 알고리즘을 적용하기 어려울 수 있습니다. 이 글에서는 고차원 상태 공간에서의 RL의 어려움과 해결 방법, 그리고 관련 예시들을 자세히 살펴보겠습니다.— 🤖 고차원 상태 공간의 문제점 (Problems with High-Dimensional State Spaces)고차원 상태 공간은 상태를 나타내는 데 필요한 변수의 수가 많다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 로봇의 카메라가 찍은 이미지나 자율 주행 차량의 센서 데이터 등이 여기에 해당합니다. 이러한 고차원 데이터는 다음과 같은 문제..
강화학습 2025. 4. 9. 06:59
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