Generalized1 머신러닝의 철학적 기반: 정책 기반 방법 머신러닝의 철학적 기반: 정책 기반 방법머신러닝과 인공지능 분야에서 중요한 학습 패러다임으로 자리 잡은 접근법이 있습니다. 바로 '정책 기반 방법(Policy-Based Methods)'입니다. 이 방법론은 특히 강화학습에서 에이전트가 환경과 상호작용하며 의사결정을 내리는 방식을 설계하는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘은 정책 기반 방법의 개념, 작동 원리, 장단점 및 다양한 응용 사례에 대해 알아보겠습니다.정책 기반 방법이란 무엇인가? 정책 기반 방법은 강화학습에서 에이전트의 행동 전략을 직접 모델링하는 접근 방식입니다. '정책(Policy)'이란 에이전트가 특정 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 함수 또는 규칙을 말합니다. 정책 기반 방법은 1992년 리차드 서튼(Richard Sutton)과 앤.. 2025. 3. 30. 이전 1 다음
