강화학습(reinforcement learning, RL) 설명을 위한 파이썬 소스코드 탐욕법(Greedy method)을 사용한 멀티 암드 밴딧(Multi-armed bandit) 문제를 다루는 간단한 강화학습 소스코드입니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 멀티 암드 밴딧 환경 class MultiArmedBandit: def __init__(self, num_arms): self.num_arms = num_arms self.probabilities = np.random.rand(num_arms) def pull(self, arm): return 1 if np.random.rand() < self.probabilities[arm] else 0 # 하이퍼 파라미터 num_arms = 10 num_episodes = 1000 # 환경 초기화 bandit = MultiArmedBandit(num_arms) # 평균 보상 초...
#강화학습
#학습
#자율주행
#자연어처리
#인공지능
#의사결정
#환경
#알고리즘
#시간
#비용
#경험
#보상
#게임
#로봇제어
#머신러닝
#전략
#점수
#최적의액션
#최적화
#학습자
#승리
#기술
#인공지능분야
#인공지능기술
#응용
#문제점
#에이전트
#발전
#예측오류
원문링크 : 머신러닝 : 강화학습(reinforcement learning)설명을 위한 파이썬 소스코드