심층 강화 학습(DRL)은 인공 지능(AI) 분야에서 주목받고 있는 기술 중 하나로, 강화 학습과 심층 신경망을 결합한 것입니다. 이 글에서는 DRL의 기본 개념과 그것을 사용한 다양한 적용 사례들을 살펴보고자 합니다. 심층 강화 학습의 기본 개념 DRL은 강화 학습과 심층 신경망, 두 가지 주요 요소로 구성됩니다. 강화 학습은 주어진 환경에서 에이전트가 최적의 행동을 학습하는 과정입니다. 에이전트는 상태를 관찰하고, 특정 행동을 선택하며, 그 행동의 결과로 보상을 받습니다. 장기적인 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 것이 목표입니다. 심층 신경망은 복잡한 패턴 인식과 데이터 처리에 뛰어난 인공 지능 모델입니다. DRL에서는 심층 신경망을 사용하여 에이전트가 상태를 평가하고 최적의 행동을 선택할..
