Actor-Critic Methods
이 방법은 정책 함수와 가치 함수 두 가지를 동시에 학습해요. 에이전트는 정책에 따라 행동을 선택하고, 발생한 보상으로 가치 함수를 업데이트해요. 이러한 방식으로 더 효율적인 학습이 가능해요.
Reinforcement Learning
강화 학습
5개 레벨
인공지능이 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습해요. 에이전트가 행동을 통해 경험을 쌓고, 그에 따라 정책을 개선해 나가요. 최적의 결정을 내리는 것이 목표이에요.
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5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
5 레벨 로드맵
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학습 로드맵
5개 레벨
전체 5
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Hierarchical Reinforcement Learning
복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 수준의 의사결정을 구조화하는 방법이에요. 상위 수준의 정책이 하위 수준의 정책을 조정하여 효율적인 학습을 도와줘요. 이를 통해 학습 속도와 성능이 향상될 수 있어요.
Markov Decision Process
강화 학습의 핵심 개념은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 것이에요. 상태, 행동, 보상의 구조를 통해 에이전트는 더 나은 결정을 내리기 위해 경험을 쌓아요. 이 과정은 정책을 개선하며, 궁극적으로 보상을 극대화하는 목표를 가지고 있어요.
Model-Based Reinforcement Learning
강화학습의 한 유형으로, 환경의 동작을 모델링하여 탐색과 활용을 최적화해요. 이 방식은 에이전트가 실험을 통해 데이터를 수집하고, 그 데이터를 기반으로 미래의 행동을 예측해요. 따라서 보다 효율적으로 학습할 수 있는 기회를 제공해요.
Multi-Agent Reinforcement Learning
여러 개의 에이전트가 상호작용하며 환경에서 학습하는 방법이에요. 각 에이전트는 자신의 보상을 극대화하기 위해 다른 에이전트의 행동을 고려해요. 협력 또는 경쟁을 통해 효과적인 전략을 개발할 수 있어요.
Policy-Based Methods
정책 기반 방법은 에이전트가 특정 상태에서 선택할 행동의 확률을 직접 최적화해요. 이 방법은 연속적인 행동 공간에서 효과적이며, 복잡한 정책을 학습할 수 있어요. 주로 신경망을 사용하여 정책을 구성하고 업데이트해요.
