※ 강화 학습의 세계: 에이전트가 환경과 상호 작용하는 머신러닝 기법 강화 학습(Reinforcement Learning, 이하 RL)은 머신러닝의 중요한 분야 중 하나로, 에이전트가 특정 환경에서 행동하며 그 결과에 따른 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 기술입니다. 이는 에이전트가 시행착오를 통해 경험을 쌓아가며 문제를 해결하는 학습 방식으로, 게임에서부터 제어 시스템, 금융, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 1. 강화 학습의 기본 개념 강화 학습은 기본적으로 에이전트, 환경, 행동, 보상의 네 가지 주요 요소로 구성됩니다. 에이전트는 학습 주체로서 환경에서 다양한 행동을 선택할 수 있습니다. 각 행동은 환경에 대한 변화를 일으키며, 이에 따라 보상이 주어집니다. 에이전트의 목표는 시간이..