q러닝2 AI 보강 학습에 대해 알아야 할 모든 것 AI 보강 학습에 대해 알아야 할 모든 것보강 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)에서 자주 사용되는 학습 방식 중 하나로, 에이전트가 환경과 지속적으로 상호작용하며 최적의 행동을 선택해 원하는 목표를 달성하는 것을 목표로 합니다. 이 과정에서 AI는 마치 사람이 새로운 기술을 익히기 위해 반복해서 연습하고 학습하는 것처럼, 시행착오를 통해 스스로 학습합니다. 보강 학습은 AI가 학습 과정에서 얻은 피드백을 바탕으로 최적의 행동을 찾아내며, 이를 통해 높은 성과를 이루도록 유도됩니다. 최근 AI 기술의 발전과 함께 보강 학습은 게임 AI, 로봇 제어, 자율주행, 금융 시장 예측 등 다양한 실무 분야에서 점차 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learni.. 2024. 11. 19. 강화학습(Reinforcement Learning): 인공지능의 자율적 학습 방법 강화학습(Reinforcement Learning): 인공지능의 자율적 학습 방법강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 연구에서 중요한 학습 방법 중 하나로, 에이전트(agent)가 스스로 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하는 과정을 말합니다. 이 학습 방법은 에이전트가 다양한 행동을 선택하고, 그 행동이 가져오는 결과와 보상을 통해 최적의 정책(policy)을 학습하는 데 중점을 둡니다. 이는 기존의 지도학습(Supervised Learning)처럼 정답을 제공받는 것이 아니라, 경험에 의존해 스스로 학습하는 방식이라는 점에서 차별화됩니다. 이러한 방식은 로봇 제어, 자율주행, 게임 AI, 헬스케어와 같은 다양한 실제 응용 분야에서 매우 효과적이며, 그 성능.. 2024. 10. 6. 이전 1 다음
