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인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나는 바로 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 기계가 환경과 상호작용하며 스스로 학습해 나가는 과정으로, 자율 주행, 로봇 제어, 게임 AI 등 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 강화 학습의 개념, 주요 원리, 그리고 응용 사례를 중심으로 강화 학습이 무엇인지, 그리고 어떻게 활용되고 있는지에 대해 자세히 알아보시죠.강화 학습이란?강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, **에이전트(agent)**가 주어진 환경에서 **행동(action)**을 선택하고, 그 결과로 주어지는 **보상(reward)**을 통해 스스로 학습하는 방식입니다. 여기서 중요한 것은 에이전트가 즉각적인 보상을 받을 뿐 ..

인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나는 바로 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 기계가 환경과 상호작용하며 스스로 학습해 나가는 과정으로, 자율 주행, 로봇 제어, 게임 AI 등 다양한 분야에서 실제로 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 강화 학습의 개념, 주요 원리, 그리고 응용 사례를 중심으로 강화 학습이 무엇인지, 그리고 어떻게 실생활에 활용되고 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.강화 학습이란?강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트(agent)가 주어진 환경에서 행동(action)을 선택하고, 그 결과로 주어지는 보상(reward)을 통해 스스로 학습하는 방식입니다. 여기서 중요한 것은 에이전트가 즉각적인 보상을 받을 뿐 아..