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자원 관리를 위한 강화 학습 (Reinforcement Learning) 활용

자원 관리는 현대 사회에서 매우 중요한 주제입니다. 효율적인 자원 관리는 비용 절감, 지속 가능한 사용, 그리고 시스템의 전반적인 성능 향상에 기여합니다. 이 글에서는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 사용하여 어떻게 자원 관리 문제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 최적의 정책을 학습하는 머신러닝 방법입니다. 자원 관리 문제에 RL을 적용하면, 에이전트가 자원 할당, 스케줄링, 및 소비량 제어와 같은 결정을 내려 효율적인 자원 활용을 달성할 수 있습니다. — 🤖 강화 학습(Reinforcement Learning) 개요 (Overview of Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트(agent)가 환경(env..
강화학습 2025. 4. 9. 07:07
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