강화 학습은 알고리즘이 시행 착오를 통해 결정을 내리는 방법을 학습하는 기계 학습 기술의 한 유형입니다. 알고리즘은 취하는 행동에 따라 보상 또는 처벌의 형태로 피드백을 받고 이 피드백을 사용하여 향후 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다. 최적의 결정을 미리 알 수 없거나 의사 결정에 시간이 지남에 따라 적응형 학습이 필요한 경우에 자주 사용됩니다. 강화 학습은 로봇 공학, 게임, 금융 및 의료와 같은 분야에 적용됩니다.
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Knowledge Exploration