강화학습

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경과 상호작용하여 누적 보상 신호를 최대화하기 위해 에이전트가 행동을 취하는 방법입니다. 에이전트는 보상이나 패널티 형태의 피드백에 따라 행동 전략을 조정하며, 장기적으로 최대 보상을 얻을 수 있는 최적의 정책을 찾는 것을 목표로 합니다. 강화학습은 자율적인 의사결정 시스템에서 큰 가치를 가지고 있으며, 로봇 제어, 게임 전략 최적화, 자원 관리 등 다양한 분야에서 널리 적용될 수 있습니다.