1.0라이브스마트https://atmokpo.com/wroothttps://atmokpo.com/w/author/root/37. Python을 활용한 강화학습 환경 구축 및 에이전트 학습, OpenAI Gym 등 RL 환경 설정 방법 - 라이브스마트rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="W1SQrDlxxY"><a href="https://atmokpo.com/w/40498/">37. Python을 활용한 강화학습 환경 구축 및 에이전트 학습, OpenAI Gym 등 RL 환경 설정 방법</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://atmokpo.com/w/40498/embed/#?secret=W1SQrDlxxY" width="600" height="338" title="“37. Python을 활용한 강화학습 환경 구축 및 에이전트 학습, OpenAI Gym 등 RL 환경 설정 방법” — 라이브스마트" data-secret="W1SQrDlxxY" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script>
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1. 강화학습(RL) 소개 강화학습( Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 이 과정에서 에이전트는 액션을 선택하고, 환경으로부터 보상과 다음 상태를 받고, 이를 통해 정책(policy)을 개선합니다. RL을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념을 익혀야 합니다: 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 대상입니다. RL 문제를 정의하는 데 중요한 요소입니다. 상태(State): 에이전트가 현재 환경에서 관측하는 정보입니다. 행동(Action): … 더 보기 ""