RL을 사용하는 이유와 장점
강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)과 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 자체적으로 학습하고 최적의 정책을 찾아내는 방법입니다. RL은 비지도 학습과 지도 학습과는 달리 보상을 통해 학습을 진행하므로, 현실적인 문제에 적용할 수 있습니다. RL은 게임의 AI 봇, 자율 주행 자동차, 로봇 등 다양한 분야에 응용될 수 있으며, 보상 기반 학습을 통해 환경에 적응하고 최상의 성능을 발휘할 수 있습니다. 이러한 이유로 RL을 사용하는 것이 중요하며, 다음으로는 더 자세히 알아보도록 할게요.