강화학습2 스스로 진화하는 지능: 강화학습(RL)의 원리와 핵심 3요소 통합 분석 강화학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 정의되지 않은 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 스스로 최적의 해답을 찾아가는 구조를 가지고 있습니다. 정답(Label)이 주어진 데이터를 학습하는 지도학습이나 데이터의 숨겨진 패턴을 찾는 비지도학습과 달리, 강화학습은 '보상(Reward)'이라는 피드백을 통해 자신의 행동이 얼마나 가치 있었는지를 평가받습니다. 이러한 방식은 인간이 어린 시절 걸음마를 배울 때 넘어지고 일어서기를 반복하며 근육의 움직임을 깨우치는 과정과 매우 흡사하여, 가장 인간다운 학습 방식으로 불리기도 합니다. 전설적인 '알파고'부터 자율주행 자동차, 복잡한 로봇 제어에 이르기까지 강화학습은 현대 인공지능 기술의 정점으로 주목받고 있습니다. 본.. 2025. 12. 5. 인공지능의 진화 방식: 머신러닝 학습 3종 비교 (지도학습, 비지도학습, 강화학습) 인공지능(AI)이 인간의 지능을 모방하는 방식의 핵심에는 머신러닝(Machine Learning)이 있습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하고 예측을 수행하게 만드는 기술입니다. 우리가 앞서 살펴본 빅데이터가 인공지능의 '식료품'이라면, 머신러닝은 그 식료품을 요리하여 유의미한 결과물을 만들어내는 '조리법'과 같습니다. 이 조리법은 데이터의 성격과 학습의 목표에 따라 크게 세 가지 방식으로 분류되며, 각 방식은 인간이 세상을 배우는 다양한 양상과 놀라울 정도로 닮아 있습니다. 오늘날 비즈니스 환경에서 해결하려는 문제의 유형은 매우 다양합니다. 이메일 스팸을 걸러내는 것부터, 수만 명의 고객을 특성별로 묶는 것, 그리고 바둑이나 자율주행처럼 복잡한 .. 2025. 11. 25. 이전 1 다음
