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주니어 PM 혼자 AI 기초 공부: 강화 학습(Reinforcement Learning)

📌 주니어 PM 혼자 AI 기초 공부: 강화 학습(Reinforcement Learning)1. 소개강화 학습(Reinforcement Learning, 이하 RL)은 AI 에이전트가 보상을 최대화하는 방향으로, 스스로 학습하는 방식입니다. RL에서 에이전트는 환경과 상호작용하며 반복적으로 시행착오(Trial and Error)를 겪으면서, 어떤 행동을 해야 가장 큰 보상을 얻는지를 스스로 '깨닫게' 됩니다. 마치 인간 아이가 걷는 법을 배울 때 넘어지면서 균형 잡는 법을 스스로 체득하는 과정과 유사하며, 인간의 학습 방식과 가장 닮은 AI 학습으로 꼽힙니다. RL은 미리 라벨링된 데이터를 필요로 하지 않고, 스스로 최적의 행동을 탐색하게 하는 데 초점을 맞춥니다. 2. 핵심 개념에이전트와 환경학습하..

AI Study/머신러닝(ML) 2025.12.16
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인공지능(Ai) 공부하는 주니어 기획자 브라우니의 블로그. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 서비스/제품 기획자 관점에서 스터디합니다!

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오토인코더, 과적합, 디퓨전모델, 스터디, 자기지도학습, xgboost, PM, Ai, 랜덤포레스트, 확률적과정, 머신러닝, 지도학습, 잠재공간, 나이브베이즈, lightgbm, CatBoost, decisiontree, 그래디언트부스팅, vae, 경사하강법,

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