간단한 게임 에이전트 만들기 (CartPole 예제)1. 강화 학습이란?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경(Environment)과 에이전트(Agent) 간의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기법입니다. 에이전트는 특정한 상태(State)에서 행동(Action)을 수행하고, 환경으로부터 보상(Reward)을 받아 이를 바탕으로 학습합니다.이 과정에서 에이전트는 보상을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하게 됩니다. 강화 학습은 주로 게임 AI, 로봇 제어, 추천 시스템 등에 활용됩니다.이번 포스팅에서는 강화 학습의 대표적인 실습 예제 중 하나인 CartPole 환경을 활용하여 간단한 게임 에이전트를 만들어 보겠습니다.2. CartPole 환경 소개CartPole은..