ReinforcementLearning1 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. 이전 1 다음
