728x90 q-가치 반복 알고리즘1 [딥러닝] 강화 학습(RL): Q-러닝 이전 내용 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화할 수 있는 행동을 학습하는 방법이다. 다양한 상황에서 의사 결정을 하는 방법을 배우고, 결과에 따라 조정하는 과정을 통해 성능을 향상시킨다. 강화 학습은 특히 동적이고 복잡한 환경에서 최적의 전략을 찾는 데 유용하다.강화 학습에서 소프트웨어 에이전트는 관측을 하고 주어진 환경에서 행동을 한다. 그리고 결과에 따라 환경으로부터 보상을 받는다. 에이전트의 목적은 보상의 장기간 기대치를 최대로 만드는 행동을 학습하는 것이다. 긍정적 보상은 기쁨으로, 부정적 보상은 아픔으로 생각할 수 있다. 즉, 에이전트는 환경 안에서 행동하고 시행착오를 겪으며 기쁨이 최대가 되고 아픔.. 2024. 12. 6. 이전 1 다음 728x90
