기초부터 쉽게 이해하는 강화학습(RL, Reinforcement Learning)의 개념 및 적용 사례

글 알림 표 대상: 일반, 엔지니어, 개발자 필요 사전 지식: 없음 난이도: 하 이 번 포스팅은 인공지능(AI) 시리즈로써, 머신러닝/기계학습(Machine Learning)의 한 종류인 강화학습(RL, Reinforcement Learning)에 대하여 기초 개념부터 적용 사례까지 자세히 알아보도록 하겠습니다. :D 인공지능/머신러닝/강화학습 등 용어의 정의 및 차이점이 궁금하신 분들은 지난 포스팅을 참고해 주세요. (인공지능 용어의 정의 및 차이점: https://blog.naver.com/droneaje/222002679692) 먼저, 강화학습의 정의에 대해서 다시 한번 짚어보고 시작하겠습니다. :) 지난 포스팅에서 강화 학습은 스스로 시행착오를 통해 학습하는 방법 이라고 소개를 하였는데요. 이를 조금 더 세부적으로 머신러닝/기계학습 분야에서 사용되는 용어들을 이용해서 다시 표현해 보겠습니다. 강화학습은 머신러닝의 분야로써 소프트웨어 에이전트(Agents)가 주어진 환경(Env...

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