이번 시간에는 Q-Learning 알고리즘에 대해 배워보겠습니다. Q-Learning은 강화학습의 한 방법으로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 데 사용됩니다.
이 알고리즘은 특히 상태와 행동의 조합을 통해 보상을 최대화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이제 Q-Learning의 진행 순서와 수학적 원리, 그리고 장단점에 대해 자세히 알아보겠습니다. | Q-Learning 알고리즘 진행순서 Q-Learning 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.
첫 번째로, 에이전트는 현재 상태를 관찰합니다. 이 상태는 환경의 특정한 상황을 나타내며, 에이전트는 이 상태에 따라 행동을 선택해야 합니다.
두 번째로, 에이전트는 가능한 행동 중 하나를 선택합니다. 이 선택은 탐험(exploration)과 활용(exploitation) 사이의 균형을 고려해야 합니다.
탐험은 새로운 행동을 시도하는 것이고, 활용은 이미 알고 있는 최적의 행동을 선택하는 것입니다. 세 번째 단계는 ...
원문 링크 : Q-Learning 알고리즘에 대하여
