강화 학습은 인공지능 분야에서 중요한 기술 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정을 의미합니다. 이 학습 방법은 많은 실제 문제에 적용될 수 있으며, 특히 게임, 로봇 공학, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 개념부터 주요 기술과 원리까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.강화 학습은 지도 학습과 비지도 학습과는 다른 특성을 가지고 있습니다. 에이전트는 정해진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하며, 각 행동에 대한 보상을 통해 학습합니다. 이를 통해 에이전트는 최적의 행동 전략, 즉 정책을 학습하게 됩니다. 강화 학습은 주로 마르코프 결정 프로세스(MDP)라는 수학적 틀을 바탕으로 이루어지며, 상태, 행동, 보상, ..

인공지능(AI)은 현대 기술의 중요한 축을 형성하고 있으며, 그중에서도 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 AI 발전의 핵심 분야 중 하나로 주목받고 있습니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 배우는 과정입니다. 이는 자율주행차, 로봇 공학, 게임 AI 등 다양한 응용 분야에서 큰 가능성을 보여줍니다. 이 글에서는 강화 학습의 기본 개념과 원리, 현재 적용 사례, 그리고 인공지능의 미래에 미칠 영향에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.강화 학습은 인간의 학습 방식과 유사하게 작동합니다. 어린아이가 새로운 게임을 배우는 과정을 생각해 보세요. 아이는 시도와 오류를 통해 점점 더 나은 방법을 찾아내고, 결국 게임을 마스터하게 됩니다. 강화 학습의 에..