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강화학습에서 에이전트는 환경과 상호작용하며, 특정 상태에서 행동을 선택하고 그에 따른 보상을 받는다. 에이전트의 목표는 장기적으로 누적 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것이다. 핵심 요소로는 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward), 정책(Policy)이 있다.
대표적인 알고리즘으로 Q-learning이 있으며, 이는 각 상태-행동 쌍에 대한 Q-value를 반복적으로 갱신하여 최적의 정책을 찾는 방식이다. 탐색(exploration)과 활용(exploitation)의 균형이 핵심 과제이며, ε-greedy 전략이 널리 사용된다.
최근에는 딥러닝과 결합한 심층 강화학습(Deep RL)이 주목받고 있다. DeepMind의 알파고가 바둑에서 인간 챔피언을 이긴 것이 대표 사례이며, 자율주행, 로봇 제어, 게임 AI 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 그러나 샘플 효율성과 안전성 문제가 여전히 남아 있다.
또한 멀티에이전트 강화학습(MARL)은 여러 에이전트가 협력하거나 경쟁하는 환경에서의 학습을 다루며, 교통 제어, 분산 자원 관리, 전략 게임 등에서 활발히 연구되고 있다. 보상 설계의 어려움을 해결하기 위한 역강화학습(Inverse RL)도 중요한 연구 방향이다.
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