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강화 학습: RL 알고리즘의 샘플 효율성

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며, 시행착오를 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. RL 알고리즘은 다양한 분야에 응용될 수 있지만, 샘플 효율성(Sample Efficiency)은 그 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 샘플 효율성이란, 에이전트가 환경과의 상호 작용(샘플)을 얼마나 적게 사용하면서 효과적으로 학습할 수 있는지를 나타낸다. 즉, 적은 양의 데이터로 얼마나 빠르게 학습하는지가 핵심이다. —🤖 샘플 효율성이란 무엇인가요? (What is Sample Efficiency?)샘플 효율성은 강화 학습 알고리즘의 중요한 특성 중 하나로, 에이전트가 학습 과정에서 환경과 상호 작용하는 횟수, 즉 샘플의 양과 ..
강화학습 2025. 4. 8. 07:54
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