강화학습

1. 정의

• 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화
  하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법
• 목적 ) 강화학습의 목적은 에이전트를 보상이 가장 높은 행위로 이끄는 것이다
• 특징 ) 보상함수, 평가지표 적용

 

2. 개념도 및 구성요소

가. 개념도  -  에행환리상

나. 구성요소

 

3. 강화학습 종류  -  브몬마 큐다디

• Brute force(모든 경우의 수 계산)
• Monte Carlo methods(샘플 평균, 결정값 Gt)
• MDP(Markov Decision Processes)-( Agent, Enviroment, Markov property)
• Q-Learning
• Dynamic Programming(동적 계획법)
• DQN