강화 학습 (reinforcement learning)
  • 강화 학습 (Reinforcement Learning) 이란?강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동 정책을 학습하는 방법입니다.에이전트는 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하여 장기적으로 누적 보상을 최대화하는 것을 목표로 합니다.강화 학습의 목적최적의 행동 정책 학습: 에이전트가 주어진 환경에서 최적의 행동을 선택하여 누적 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것이 목적입니다.Q-learning강화학습에서, Q-learning이라는 방법이 있습니다. 한번 자세히 알아보겠습니다. Q-learning은 상태-행동 가치 함수(Q-함수)를 학습하여 최적의 정책을 찾는 강화 학습 방법 중 하나입니다.이 방법은 주어진 상태에서 어떤 행동을 취해야 하는지를 결정하는 데 사용됩니다. Q-le..

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