DQN2 머신러닝의 산업 혁명: 심층 강화학습 머신러닝의 산업 혁명: 심층 강화학습머신러닝 분야에서 인간과 같은 학습 능력을 구현하는 혁신적 기술이 있습니다. 바로 '심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)'입니다. 이 기술은 시행착오를 통해 학습하는 강화학습과 데이터 패턴을 인식하는 심층 신경망의 결합으로, 인공지능이 복잡한 환경에서 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 오늘은 심층 강화학습의 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.심층 강화학습이란 무엇인가? 심층 강화학습은 강화학습과 딥러닝을 결합한 기계학습 방법론입니다. '강화학습'은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상과 패널티를 통해 최적의 행동 전략을 학습하는 방식이고, '딥러닝'은 다층 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 .. 2025. 4. 7. 혁신적 의사결정의 새 지평: 심층 강화학습 (DQN, A3C) 혁신적 의사결정의 새 지평: 심층 강화학습 (DQN, A3C)인공지능의 발전 역사에서 중요한 패러다임 변화를 가져온 접근법이 있습니다. 바로 '심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)'입니다. 특히 DQN(Deep Q-Network)과 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)는 이 분야의 획기적인 발전을 이끈 알고리즘들입니다. 오늘은 이 두 알고리즘의 개념, 작동 원리, 장단점 및 실제 적용 사례에 대해 심층적으로 살펴보겠습니다.심층 강화학습의 등장 배경심층 강화학습은 두 가지 강력한 접근법의 결합입니다: 심층 학습(Deep Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning). 이 결합은 각 방법론의 한계를 상호 보완하며 더 강.. 2025. 3. 31. 이전 1 다음
