trial and error1

• 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.