강화학습2 강화 학습과 게임 이론 : 원리와 응용 분야 강화 학습의 개념과 원리강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 학습하는 방식입니다. 에이전트는 현재 상태를 인식하고, 어떤 행동을 취할지 결정하며, 그에 따른 보상을 받습니다. 강화 학습은 에이전트가 보상을 최대화하기 위한 최적의 행동 전략을 학습하도록 하는 것입니다. 이를 위해 강화 학습은 상태, 행동, 보상 등을 수학적으로 모델링하고, 강화 학습 알고리즘을 통해 최적의 행동 선택을 학습합니다. 게임 이론과 강화 학습의 접목게임 이론은 경제학과 수학에서 유래한 이론으로, 상호작용하는 다수의 참가자들 간의 전략과 결정을 분석합니다. 게임 이론은 강화 학습과 상호작용하며, 게임에서의 최적 전략을 학습하는 강화 학습 알고리즘을 개발하는 데 기여합니다. 알파고는 그.. 2023. 5. 14. 머신러닝 알고리즘의 종류 : 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 머신 러닝은 데이터 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 분야입니다. 이를 가능하게 하는 주요한 알고리즘으로는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습은 각각 다른 문제 유형에 적용되며 다양한 애플리케이션과 분야에서 활용됩니다. 이러한 머신 러닝 알고리즘들은 데이터 기반의 학습과 예측을 통해 인공지능의 발전과 다양한분야에서의 혁신을 이끌고 있습니다. 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 머신 러닝 알고리즘은 더욱 정교하고 효과적인 모델을 구축할 수 있게 되었습니다. 지도 학습 (Supervised Learning)지도 학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)을 가지고 모델을 학습시키는 방법입니다. 이를 통해 입력 데이.. 2023. 5. 12. 이전 1 다음
