말랑말랑제리스타일

강화 학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 스스로 학습하는 알고리즘입니다. 지도 학습(Supervised Learning)이나 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 전혀 다른 패러다임으로 행동(action)의 결과를 보고 판단하며 학습하는 것이 핵심입니다.강화 학습의 핵심 개념 정리1. 에이전트(Agent)학습을 수행하는 주체입니다. 예를 들어 게임 속 캐릭터나 자율주행 자동차가 에이전트입니다.2. 환경(Environment) 에이전트가 상호작용하는 세계입니다. 예: 바둑판, 도로, 게임 화면 등.3. 상태(State) 에이전트가 인식하는 현재 환경의 정보입니다. 예: 자동차의 속도, 방향,..