딥러닝에서 강화학습이란?

요즘 인공지능(AI) 이야기에서 자주 들리는 말이 있습니다: 강화학습(Reinforcement Learning, RL). "이건 또 뭐지?

딥러닝도 겨우 익혔는데…" 싶은 분들 많을 겁니다. 하지만 강화학습은 생각보다 재미있고, 프로그래머가 좋아할 만한 구조로 되어 있어요.

이 글에서는 가능한 쉽게, 그러나 핵심은 빠지지 않게 강화학습을 소개합니다. 강화학습이란?

- "스스로 경험해서 배우는 AI" 강화학습은 AI가 환경과 상호작용하면서 스스로 배우는 방식입니다. 예를 들어, 아래처럼 작동합니다: 게임 화면을 본다 → (상태) 점프 or 앉기 같은 행동을 선택한다 → (행동) 점수를 얻거나 잃는다 → (보상) 다시 상태를 보고, 더 나은 행동을 선택하게 학습한다 요약: “어떤 행동을 하면 좋은 결과가 나올까?”

를 끊임없이 시도하고 배우는 방식 구성요소는 이렇게 3가지입니다 요소 설명 예시 상태(State) 현재 상황 게임 화면, 로봇의 위치 등 행동(Action) 선택 가능한 움...