RL(Reinforcement Learning, 강화학습) 기반 데이터

강화학습 과정에서 에이전트가 환경과 상호작용하면서 생성된 데이터. 전통적인 지도학습(supervised learning)처럼 미리 준비된 정적 데이터셋이 아니라, 학습 과정 중에 동적으로 수집되는 데이터 ㅇ RL 기반 데이터의 구성 요소- 상태(State, s): 현재 환경의 상황을 나타내는 정보- 행동(Action, a): 에이전트가 특정 상태에서 취한 행동- 보상(Reward, r): 행동의 결과로 에이전트가 얻은 보상- 다음 상태(Next State, s′): 행동 이후 환경이 변화한 새로운 상태- 이 데이터는 하나의 경험으로 묶여 (s,a,r,s′) 형태로 저장되며 이를 반복 학습하여 최적의 정책(policy) 도출 ㅇ RL 기반 데이터의 특징- 동적 생성: 에이전트가 환경과 상호작용하며 데이터를..
AI/AI 용어 정리 2025. 3. 9. 19:14
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