강화학습이란?
강화 학습(RL)은 에이전트가 목표 달성을 위해 환경에서 작업을 수행하여 결정을 내리는 방법을 학습하는 일종의 기계 학습이다. 학습 프로세스는 보상과 처벌의 개념에 의해 주도된다. 에이전트를 목표에 더 가깝게 이동시키는 행동에는 보상이 주어지고 멀어지는 행동에는 처벌이 적용된다. 이 설정은 에이전트가 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 전략 또는 정책을 개발하도록 장려된다. 강화학습의 구성요소와 프로세스는 다음과 같다. RL의 핵심 구성요소 1. 에이전트: 에이전트는 학습하고 결정을 내리는 개체입니다. 환경 상태를 관찰하고, 정책에 따라 행동을 결정하고, 보상을 통해 피드백을 받고, 그에 따라 정책을 업데이트한다. 2. 환경: 환경은 상호작용하는 에이전트 외부의 모든 것입니다. 에이전트에게 상태를..
딥러닝
2024. 3. 29. 10:57
