Q-learning1

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  강화 학습: 원리와 응용 사례 강화 학습의 근본 원리와 주요 알고리즘을 이해하고, 이를 활용한 다양한 실제 응용 사례를 탐구합니다.1. 강화 학습(Reinforcement Learning)이란?강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 주어진 목표를 달성하기 위해 최적의 행동 정책을 학습하는 머신러닝 기법입니다. 에이전트는 행동(action)을 통해 보상(reward)을 얻으며, 이 보상을 최대화하는 전략을 개발합니다.핵심 구성 요소: 에이전트(Agent), 환경(Environment), 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward).주요 특징: 지도 학습과 달리 정답 데이터가 없으며, 에이전트가 경험을 통해 학습.응용 분야: 게임 AI, 로보틱스, 자율 주행, 금융 거래.2. 강화 학습의 작동 원리1) 상태(Stat.. 카테고리 없음 2024. 12. 13.