스스로 정답을 찾는 AI: Q-러닝의 벨만 방정식 원리와 딥러닝(DQN) 진화
기술사 학습노트›인공지능·빅데이터›Q-러닝Artificial Intelligence · 정보관리기술사 / 컴퓨터시스템응용기술사Q-러닝MDP, 벨만 방정식, Q값 갱신, DQN 확장과 강화학습 실무 적용을 구조적으로 정리한 학습 자료정보관리기술사컴퓨터시스템응용기술사Q러닝강화학습MDP벨만방정식DQN탐험활용보상설계PPOⅠ.개요 및 등장배경Q-러닝은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 장기 누적 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 강화학습 알고리즘이다. 감독학습이 정답 라벨을 주고, 비지도학습이 데이터 구조를 찾는다면, 강화학습은 행동의 결과로 받은 보상을 통해 무엇이 유리한 선택인지를 스스로 익힌다.핵심 배경은 MDP이다. 상태, 행동, 보상, 전이확률, 할인계수로 환경을 모델링하고, 현재 행동이 미래 보상에 어떤..
2026. 5. 13.
