강화학습1 [10초 요약] 강화 학습(Reinforcement Learning) 이란? 강화 학습(Reinforcement Learning)은 AI 분야에서 자주 사용되는 학습 방법 중 하나로, **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방식입니다. 이 학습 방식은 특히 자율주행, 게임 AI, 로봇 제어 등 실시간으로 의사결정이 필요한 상황에서 효과적으로 적용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 개념과 주요 알고리즘(Q-Learning, SARSA, DDPG 등)을 소개하고, 강화 학습의 실전 응용 사례를 탐구해보겠습니다.1. 강화 학습의 기본 개념강화 학습은 다음과 같은 개념 요소로 구성됩니다.에이전트(Agent): 환경에서 행동을 수행하고 보상을 받는 주체입니다. 예를 들어, 자율주행에서 에이전트는 차량을 의미하며, .. 2024. 11. 10. 이전 1 다음
