728x90 강화학습2 강화 학습을 이용한 자율 로봇의 학습 모델 개발 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 자율 로봇이 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하도록 돕는 강력한 기법입니다. 이 접근법은 로봇이 동적이고 복잡한 환경에서도 목표를 달성할 수 있는 행동 정책을 학습하는 데 활용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습을 이용한 자율 로봇 학습 모델의 개발 과정을 소개하고, 주요 알고리즘과 사례를 살펴봅니다.1. 강화 학습의 개요강화 학습은 에이전트(로봇)가 환경과 상호작용하며, 특정 행동의 결과로 받는 보상을 통해 최적의 정책을 학습하는 기법입니다. 이 학습 과정은 다음의 주요 요소로 구성됩니다:에이전트: 학습 대상인 자율 로봇.환경: 에이전트가 상호작용하는 공간(예: 지도, 장애물).상태(State): 환경의 현재 상태를 나타내는 정보.행동(A.. 2024. 12. 24. 강화 학습을 활용한 자율 학습 모델 개발 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경(Environment)과 상호작용하며 보상을 최대화하는 학습 방법으로, 자율 학습 모델 개발에 매우 적합한 기술입니다. 이는 자율 주행 차량, 게임 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 원리와 자율 학습 모델 개발 방법, 주요 응용 사례를 살펴보겠습니다.1. 강화 학습의 기본 원리강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하며 최적의 행동(Policy)을 학습하는 방식입니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:1.1 주요 구성 요소에이전트(Agent): 결정을 내리고 행동을 수행하는 주체.환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 공간.상태(State): 환경의 현재 .. 2024. 12. 15. 이전 1 다음 728x90
