강화학습 적용 - 로봇공학
로봇 공학의 강화 학습(RL)은 로봇이 특정 작업을 수행하고 해당 작업의 결과를 관찰함으로써 환경에서 행동하는 방법을 배울 수 있도록 하는 매력적이고 성장하는 분야이다. 이 접근 방식은 걷기, 균형 잡기 또는 어느 정도 적응성과 기교가 필요한 복잡한 조작 작업과 같이 기존 프로그래밍을 사용하여 설명하기 어려운 작업에 특히 적합하다. 로봇 공학에 강화학습이 적용되는 것은 다음과 같다. 1. 강화 학습의 기본 이해: 에이전트 및 환경: RL에서 로봇은 환경과 상호 작용하는 "에이전트" 역할을 한다. 환경에는 로봇이 상호 작용할 수 있거나 로봇의 목표 달성 능력에 영향을 미칠 수 있는 모든 것이 포함된다. 상태, 행동, 보상: 로봇은 환경의 현재 상태를 관찰하고, 그 관찰에 따라 행동을 취하고, 그 행동의 결..
강화학습
2024. 4. 4. 14:06
