#강화학습 #rl #인공지능 #머신러닝 #에이전트 #환경 #보상 #정책 #학습 #게임ai #로봇제어 #추천시스템 #자율주행 #기술트렌드 #미래기술1 시행착오를 통한 지능 진화: 강화 학습(Reinforcement Learning) 심층 분석과 미래 전망 서론인간과 동물이 새로운 환경에 적응하고 목표를 달성하기 위해 시행착오를 거치며 학습하는 방식은 오랫동안 과학자들의 관심을 끌어왔습니다. **강화 학습(Reinforcement Learning, RL)**은 이러한 학습 원리를 모방하여, 명시적인 지도 없이 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 스스로 학습하도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 게임 인공지능에서부터 로봇 제어, 추천 시스템, 자율 주행 등 다양한 영역에서 놀라운 성과를 거두며 AI 연구의 중요한 축으로 자리매김하고 있습니다. 본 게시물에서는 강화 학습의 핵심 개념, 작동 방식, 주요 알고리즘, 다양한 활용 사례, 그리고 미래 전망까지 심층적으로 분석하여 독자 여러분의 이해를 돕고자 합니다.1. 강화 학습(R.. 2025. 5. 24. 이전 1 다음
