강화학습 기초 정리: 마르코프 결정 과정과 정책, 가치 함수로 이해하는 RL 입문 가이드
강화학습이 회로 설계와 핵융합 제어 같은 산업 현장에 쓰이기 시작한 배경, 그리고 마르코프 결정 과정·정책·수익·가치 함수라는 네 가지 기본 개념이 어떻게 맞물려 최적 행동을 찾아내는지 정리했다. 이 틀에 깔린 강한 가정도 함께 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
가치 함수 최신 뉴스와 핵심 해설
가치 함수 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
벨만 방정식(Bellman Equation) 쉽게 이해하기 — 강화학습 가치 함수와 정책
강화학습은 상황을 행동에 매핑해 보상을 최대화하는 학습이다. 가치 기반 방법과 정책 기반 방법의 차이, 상태 가치 함수 V와 상태 행동 가치 함수 Q, 그리고 가치 함수를 재귀적으로 계산하는 벨만 방정식의 직관을 그리드 예제로 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
액터-크리틱 강화학습의 원리 정리: 정책망과 가치망이 함께 배우는 방법과 한계점까지
강화학습의 액터-크리틱 방법을 마르코프 결정 과정부터 시간차 학습까지 단계별로 풀어 설명한다. 행동을 정하는 정책망과 상태를 평가하는 가치망이 어떻게 협력하는지, 손실은 어떻게 계산하는지, 왜 불안정한지를 정리했다.
핵심 내용 읽기 →