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강화 학습: 역강화 학습 개념

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..
강화학습 2025. 4. 6. 09:57
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