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강화학습은 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 학습하는 방법입니다. 에이전트는 보상을 최대화하도록 행동을 배우며, 이 과정은 시행착오를 통해 이루어집니다. 하지만 때로는 좋은 행동을 직접 가르쳐주는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 모방 학습은 이러한 아이디어를 기반으로, 전문가의 행동 데이터를 활용하여 에이전트가 빠르게 학습하도록 돕습니다. 이 글에서는 모방 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다.🤖 모방 학습이란 무엇인가요? (What is Imitation Learning?)모방 학습 (Imitation Learning)은 강화 학습의 한 종류로, 전문가의 행동 데이터를 모방하여 에이전트가 학습하도록 하는 방법입니다. 전문가의 데이터는 에이전트..

역강화 학습(Inverse Reinforcement Learning, IRL)은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 한 분야로, 에이전트(agent)의 행동을 관찰하여 에이전트가 따르는 보상 함수(reward function)를 추론하는 것을 목표로 합니다. 이는 에이전트가 최적의 행동을 어떻게 하는지 직접적으로 명시하는 대신, 관찰된 행동 데이터를 통해 그 뒤에 숨겨진 동기(motivation)를 파악하는 방식입니다. 이 글에서는 역강화 학습의 핵심 개념과 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례들을 살펴봅니다.— 🧐 역강화 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Inverse Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트가 환경(environm..