강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하면서 보상(reward)을 최대화하기 위해 최적의 행동(action)을 학습하는 방법입니다. 이는 인간이 경험을 통해 배우는 방식과 유사합니다. 강화 학습의 주요 목표는 특정 상황에서 최대의 보상을 얻기 위한 정책(policy)을 찾는 것입니다. 이러한 학습 방식은 복잡한 문제 해결 및 의사결정 과정에서 특히 유용하며, 다양한 분야에서 그 응용 가능성이 넓어지고 있습니다.강화 학습의 핵심 개념에는 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy), 가치 함수(value function) 등이 있습니다. 상태는 현재 환경..