정책 기반 알고리즘이란

이번 시간에는 정책 기반 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 이 알고리즘은 주로 강화 학습에서 사용됩니다.

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용을 통해 최적의 행동 방침(policy)을 학습하는 과정입니다. 정책 기반 알고리즘은 이러한 행동 방침을 직접적으로 최적화하는 방법론입니다.

정책 기반 알고리즘은 특정 상태에서 어떤 행동을 취해야 할지를 나타내는 정책을 학습합니다. 정책은 상태에서 행동에 대한 확률 분포로 나뉘어져 있으며, 에이전트는 이 정책을 통해 환경에서의 행동을 결정합니다.

즉, 정책 기반 알고리즘은 행동을 선택하기 위한 확률적 모델을 학습하는 방식입니다. 정책 기반 알고리즘의 대표적인 예로는 REINFORCE 알고리즘이 있습니다.

이 알고리즘은 에이전트가 행동을 취한 후 그 행동이 얼마나 좋은지를 평가하여 정책을 업데이트합니다. 이러한 방법은 가치 기반 접근법과는 달리 직접적으로 정책을 개선하는 데 집중합니다. | 정책 기반 알고리즘의 수학적 원리 정책 기반 알고리즘은...