강화학습 RL

1 개요

reinforcement learning (RL)

强化 學習

강화 학습, 강화형 기계학습

• 머신러닝의 한 영역
• 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습방법
• 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법
• 에이전트가 시행착오를 통해 학습한다.
• 결정을 순서대로 해야 하는 문제에 적용할 수 있다.
• 강화 학습에서 다루는 '환경'은 주로 마르코프 결정 과정으로 주어진다.
• 입출력 쌍으로 이루어진 훈련 집합이 제시되지 않으며, 잘못된 행동에 대해서도 명시적으로 정정이 일어나지 않는다는 점에서 일반적인 지도 학습과 다르다.

2 예시

• Q-러닝

3 같이 보기

• 강화
• 학습
• 시행착오
• 머신러닝
• 통신공학
• 오류기반 학습
• 지도학습, 비지도학습, 강화학습

4 참고

• 위키백과 "강화 학습"
• 다음백과 "강화 학습"
• 네이버백과 "강화 학습"
• https://dnddnjs.gitbooks.io/rl/content/deep_q_networks.html