반응형 Q러닝1 Q-러닝과 DQ-러닝: 강화학습의 핵심 알고리즘 비교와 활용 인공지능(AI) 연구의 한 축을 이루는 **강화학습(Reinforcement Learning)**은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서 중요한 두 가지 알고리즘이 **Q-러닝(Q-Learning)**과 **DQN(Deep Q-Learning)**입니다. 이 두 알고리즘은 강화학습의 근간을 이루며, 여러 분야에서 놀라운 성과를 내고 있습니다.이번 포스팅에서는 Q-러닝과 DQ-러닝의 개념, 작동 원리, 차이점, 그리고 실용적인 활용 사례를 알아보겠습니다.Q-러닝: 강화학습의 기본 알고리즘Q-러닝은 모델 프리(model-free) 강화학습 알고리즘으로, 환경에 대한 명시적인 모델 없이도 최적의 행동 방침(정책)을 학습할 수 있습니다.Q-러닝의 핵심:Q-값.. 2025. 1. 9. 이전 1 다음 반응형