강화 학습의 개념과 적용 분야 강화 학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 학습하는 방법론입니다. 이 방법론은 보상을 최대화하는 방향으로 에이전트를 학습시키는 것이 목표입니다. 강화 학습은 게임이나 로봇 제어, 자율 주행 자동차와 같은 분야에서 많이 활용됩니다. 특히 알파고의 성공적인 활용 사례로 유명합니다. 이러한 강화 학습 기술은 미래에 더 다양한 분야에 적용될 것으로 기대됩니다. 강화 학습 소개 강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법론을 의미합니다. 이러한 학습 방법은 인공지능 분야에서 폭넓게 응용되고 있습니다. 기존의 지도 학습과 비지도 학습과는 다르게, 강화 학습은 시행착오를 통해 보상을 최대화하는 방향으로 학습을 진행.. 2024.03.07