Q-Learning 알고리즘의 이해 및 구현1. 강화 학습과 Q-Learning 개요강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. RL에서는 에이전트(Agent)가 환경에서 특정 상태(State)에 있을 때, 어떤 행동(Action)을 해야 보상을 최대화할 수 있는지를 학습합니다.Q-Learning은 대표적인 강화 학습 알고리즘 중 하나로, 모델 프리(Model-Free) 방법이며 오프 폴리시(Off-Policy) 학습 방법입니다. 즉, 환경의 동적 모델을 모르더라도 학습할 수 있으며, 현재 정책(Policy)과 무관하게 최적 정책을 학습할 수 있습니다.2. Q-Learning의 원리Q-Learnin..
