강화학습

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트와 환경 간의 상호작용을 통해 최적의 행동 전략을 배우는 기계 학습 방법입니다. 이 방법의 주요 목표는 동적인 환경에서 자율적으로 결정을 최적화하여 시스템 성능을 향상시키는 것입니다. 자연어 처리와 같은 복잡한 작업에서는 RL이 순차적인 결정 문제를 효과적으로 해결하여 모델의 적응성과 강건성을 개선하므로, 광범위한 응용 가치가 있습니다.