보상2

• 강화학습의 장점과 한계, 그리고 해결 방안 강화학습의 장점과 한계, 그리고 해결 방안강화학습의 장점강화학습은 사전 지식 없이도 스스로 학습할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가진다. 환경에 대한 정확한 모델이나 사전 지식 없이도 에이전트가 시행착오를 통해 최적의 정책을 찾기 때문이다. 이는 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동해 자율주행, 게임 AI, 로봇공학 등 다양한 분야에서 활용된다. 또한, 강화학습은 시행착오(Trial and Error)를 통한 학습이 가능하다. 에이전트는 환경에서 행동을 수행하고 그 결과로 보상을 받는다. 이를 반복하며 에이전트는 어떤 행동이 유리한지 점차 학습하게 된다. 이 방식은 사전에 명시적인 정답을 제공할 필요가 없기 때문에 불확실성이 높은 환경에서도 강력한 학습 성능을 발휘한다. 더불어 강화학습은 지속적인 학습(Con.. ML&DL/강화학습 2025. 3. 17.

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  강화학습 소개 강화학습 소개강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 본디 20세기 행동심리학에서 유래된 개념이다. 행동심리학자 스키너(B.F. Skinner)는 동물 실험을 통해 '강화(Reinforcement)'라는 개념을 처음 제시하였다. 이 개념은 이후 인공지능(AI) 분야에서 기계가 스스로 학습할 수 있도록 하는 중요한 학습 방법으로 발전하였다. 스키너의 강화 연구행동심리학에는 시행착오(Trial and Error) 학습이라는 개념이 있다. 이는 동물들이 다양한 행동을 시도해 보면서 그 결과를 통해 학습하는 것을 의미한다. 스키너는 다음과 같은 쥐 실험을 통해 동물이 행동과 그 결과 사이의 관계를 학습하는 과정을 연구했다. 1. 굶긴 쥐를 지렛대가 있는 상자(Skinner Box)에 넣는.. ML&DL/강화학습 2025. 3. 16.