강화 학습(Reinforcement Learning) 기초와 응용1. 강화 학습이란?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식이다. 이는 인간이 시행착오를 통해 새로운 기술을 배우는 과정과 유사하다. 에이전트는 다양한 행동을 수행하고, 그 행동에 따라 보상을 받으며, 장기적인 목표를 최적화하는 방향으로 학습을 진행한다.강화 학습은 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 다른 방식으로 동작한다. 지도 학습에서는 정답이 주어지지만, 강화 학습에서..
