딥러닝 프레임워크/강화학습1

• 강화학습 1. 강화학습 기본 개념1-1. 강화학습이란 강화학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습하며 최적의 결정을 내리는 방법을 배우는 과정이다. 에이전트는 행동을 선택하고, 그 결과로 환경에서 보상을 받으며, 이 보상을 사용해 더 나은 행동 선택을 위한 학습을 진행한다. 이러한 프로세스는 주로 시행착오를 통해 진행되며, 목표는 최대한의 긍정적 보상을 누적하는 것이다.1) 강화학습의 구성 ① 에이전트(Agent) : 학습을 실행하는 주체로, 결정을 내리고 행동을 수행한다. ② 환경(Environment) : 에이전트가 상호작용하며 행동의 결과를 경험하는 곳이다. ③ 상태(State) : 환경의 현재 상태를 설명하는 정보이다. ④ 행동(Action) : 에이전트가 선택할 수 .. 딥러닝 프레임워크/강화학습 2024. 4. 30.