강화 학습은 인공지능이 환경과 상호작용하며 특정 목표를 달성하는 데 사용되는 학습 방법 중 하나입니다. 이 방법은 에이전트가 환경을 탐색하고 행동을 수행하여 보상을 최대화하도록 학습하는 과정을 포함합니다. 강화 학습의 원리와 다양한 활용 사례를 알아봅시다. 1. 강화 학습의 원리 에이전트는 환경에서 상태(state)를 관찰하고 이에 따라 특정 행동(action)을 선택합니다. 이 행동에 대한 결과로 에이전트는 보상(reward)을 받게 되며, 이 보상을 통해 에이전트는 행동을 조절하고 보상을 최대화하기 위한 전략을 학습합니다. 이러한 과정은 다음과 같은 요소로 구성됩니다. 1) 상태(State) 강화 학습의 상태는 에이전트가 환경에서 관찰할 수 있는 정보를 의미합니다. 이 정보는 문제에 따라 다양한 형..
