강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 의사결정을 학습하는 머신러닝 패러다임입니다. 지도학습이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 것과 달리, 강화학습은 시행착오(trial-and-error)를 기반으로 하여 행동을 탐색하고, 누적 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습합니다. 강화학습은 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)을 통해 수학적으로 공식화되며, 상태(state)를 관찰한 에이전트가 행동(action)을 취한 후 환경으로부터 보상(reward)과 새로운 상태를 받아 지속적으로 정책을 개선하는 구조입니다.이 글에서는 강화학습의 초기 개념부터 최근 게임 분야의 탁월한 성과에 이르는 발전 과정을 연대기적..
