강화학습응용2 강화 학습을 통해 로봇을 훈련하는 방법과 활용 사례 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 연구 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동(Action)을 학습하는 방법론입니다. 특히 로봇 공학(Robotics)에서 강화 학습은 로봇이 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 돕는 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 전통적인 프로그래밍 방식으로는 모든 작업의 세부 규칙을 미리 정의해야 하지만, 강화 학습을 활용하면 로봇이 스스로 최적의 행동 패턴을 학습하며 예기치 못한 상황에서도 적응할 수 있습니다. 이는 특히 물리적인 환경에서 다양한 변수와 제한 조건에 직면하는 로봇에게 매우 유용합니다.강화 학습은 인간이 주는 보상(Reward)을 기반으로.. 2025. 1. 21. 강화 학습을 통해 로봇을 훈련하는 방법과 활용 사례 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 연구 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동(Action)을 학습하는 방법론입니다. 특히 로봇 공학(Robotics)에서 강화 학습은 로봇이 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 돕는 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 전통적인 프로그래밍 방식으로는 모든 작업의 세부 규칙을 미리 정의해야 하지만, 강화 학습을 활용하면 로봇이 스스로 최적의 행동 패턴을 학습하며 예기치 못한 상황에서도 적응할 수 있습니다. 이는 특히 물리적인 환경에서 다양한 변수와 제한 조건에 직면하는 로봇에게 매우 유용합니다.강화 학습은 인간이 주는 보상(Reward)을 기반으로.. 2025. 1. 21. 이전 1 다음