Seven AI Workers

Q-러닝(Q-Learning)은 1989년에 크리스 왓킨스(Chris Watkins)가 개발한 강화학습 알고리즘입니다. 1. Q-러닝이란 무엇인가요?Q-러닝은 경험을 통해 스스로 문제를 해결하는 방법을 배우는 알고리즘입니다. "어떤 상황(State)에서 어떤 행동(Action)을 선택하면 보상을 가장 많이 받을 수 있을까?"를 스스로 탐색하고 학습하는 방식입니다.이때 Q-러닝은 Q값(Quality Value)이라는 숫자를 이용합니다. 이 Q값은 "현재 상태에서 어떤 행동을 했을 때 기대할 수 있는 보상의 총합"을 의미합니다.2. Q-러닝이 어떻게 작동하나요?Q-러닝은 다음과 같은 과정을 반복하면서 학습합니다:상태(State)를 관찰합니다.행동(Action)을 선택합니다.선택한 행동을 실행하고, 그 결과로..

시간차 학습(Temporal Difference Learning, TD Learning)은 1980년대 중반 리처드 서튼(Richard Sutton)이 제안한 학습 방법으로, "경험을 통해 미래를 예측하는 방법"입니다. 이 개념은 특히 강화학습에서 매우 중요한 역할을 합니다.왜 '시간차'인가요?우리가 무언가를 배울 때, 결과를 곧바로 알 수 있는 경우도 있지만, 때로는 시간이 지나야 결과를 알 수 있습니다. 시간차 학습은 바로 이 "시간의 차이"를 이용해서 학습하는 방법입니다.예를 들어 축구 경기를 생각해봅시다. 선수가 패스를 한 직후에 그 행동이 좋았는지 나빴는지 정확히 알 수 없습니다. 하지만 시간이 조금 지나서, 그 패스 덕분에 골이 들어갔다면, 나중에 "그 패스는 좋은 선택이었다"고 판단할 수 있..