Reinforcement Learning

이 글은 강화학습(Reinforcement Learning)의 기본 개념을 설명하여 입문자가 기초를 이해하도록 돕습니다. 확률, 통계, 머신러닝, PyTorch 기초 지식이 필요합니다.

예시로 Frozen Lake 문제를 소개하며, 에이전트(로봇), 환경(얼어있는 호수), 행동(이동 명령), 보상(목표 달성 시 1, 그 외 0), 상태(로봇의 현재 위치)로 구성되는 강화학습의 일반적인 형태를 설명합니다. 에이전트가 환경에서 행동을 취하면, 환경은 에이전트에게 결과, 상태, 보상을 전달하는 방식으로 강화학습이 작동함을 보여줍니다.