# 탐색과 활용 ## 개요 **탐색과 활용**(Exploration and Exploitation)은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 모델의 성능 향상과 최적화를 위해 중요한 개념이다. 이는 **탐색**(exploration)과 **활용**(exploitation)의 균형을 맞추며, 탐색은 새로운 데이터나 파라미터를 탐구하는 과정이고,...
검색 결과
"탐색과 활용"에 대한 검색 결과 (총 3개)
# Q-값 ## 개요 Q-값(Q-value)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 중요한 개념으로, 특정 상태(state)에서 특정 행동(action)을 선택했을 때 기대할 수 있는 누적 보상(reward)을 나타냅니다. 이는 에이전트(agent)가 최적의 정책(policy)을 학습하는 데 필수적인 역할을 하며, Q-학습...
# Q-러닝 ## 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, **모델을 사용하지 않는 비지도 학습** 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 데 초점을 맞춘다. Q-러닝의 핵심 개념인 **Q-값...