강화학습(model free방법)

I. 서론

강화학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 방법론이다. 이 과정에서 에이전트는 특정 상태에 대해 어떤 행동을 취할지를 결정하고, 그 행동의 결과로부터 보상을 받거나 패널티를 경험함으로써 자신의 정책을 점진적으로 개선해 나간다. 강화학습의 핵심은 주어진 환경에서 최대의 누적 보상을 얻기 위한 행동 전략을 개발하는 것으로, 이 과정은 마치 인간이나 동물이 경험을 통해 학습하는 과정을 모방한다고 볼 수 있다. 강화학습의 가장 큰 특징은 명시적인 지도 데이터가 없이 스스로 학습한다는 점이다. 즉, 에이전트는 사전에 주어진 레이블이 있는 데이터셋을 사용하지 않고, 오로지 행동의 결과로 나타나는 보상 신호를 통해 학습한다. 이러한 접근 방식은 복잡한 환경에서 유용하게 작용할 수 있으며, 특히 플레이어가 게임을 진행하면서 경험하는 학습, 로봇이 환경에서 자율적으로 움직이며 학습을 하는 과정 등에서 두각을 나타낸다. 이러한 특성 덕분에 강화학습은 게임 인공지능, 자율주행차, 로봇 공학, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활발하게 활용되고 있다. 특히 모델 프리 강화학습은 에이…