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19 - 스스로 학습하는 AI: 강화 학습(Reinforcement Learning) 이해하기

알파고가 바둑에서 인간을 이긴 것은 단지 계산 능력 때문만은 아닙니다.보상과 실패를 스스로 경험하며 학습하는 ‘강화 학습’(Reinforcement Learning)이 있었기에 가능한 일이었습니다.이번 글에서는 강화 학습의 핵심 개념, 대표 알고리즘, 그리고 직접 실행해볼 수 있는 Q-Learning 실습까지 함께 정리해보겠습니다.1️⃣ 강화 학습이란?강화 학습은 보상을 최대화하기 위해 최적의 행동을 스스로 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다.지도 학습처럼 정답이 있는 것도 아니고, 비지도 학습처럼 단순한 패턴 추출도 아닙니다.강화 학습은 스스로 시행착오를 반복하며, 주어진 환경 속에서 **최고의 전략(Policy)**을 찾아냅니다.✅ 대표 활용 분야분야활용 예시게임알파고, Atari 플레이, StarCr..