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딥러닝으로 강화학습을? DQN의 시작강화학습을 공부하다 보면, 누구나 한 번쯤 마주치는 개념이 있습니다. 바로 **DQN(Deep Q-Network)**입니다.Q-Learning의 한계를 극복하기 위해 등장한 이 알고리즘은 딥러닝과 강화학습의 만남이라는 점에서 매우 중요한 의미를 가지고 있습니다.이번 글에서는 DQN을 활용해 CartPole 환경을 해결하는 방법을 자세히 소개합니다. 단순히 코드를 따라 하기보다는,이해를 바탕으로 직접 개선하고 실험해볼 수 있도록 이론과 실습을 함께 다룹니다.1. DQN이란 무엇인가요?기존의 Q-Learning은 Q-Table이라는 표 형태로 모든 상태와 행동의 조합에 대한 가치를 저장합니다.하지만 현실 세계는 매우 복잡하고 상태 공간이 방대하기 때문에 Q-Table만으로..

Q-Learning 기초부터 CartPole 적용까지: 강화학습 첫 번째 알고리즘 배우기강화학습을 배우다 보면 가장 먼저 접하게 되는 알고리즘이 바로 Q-Learning입니다.앞서 OpenAI Gym으로 첫 에이전트 만들기에서는 무작위(Random) 에이전트를 CartPole 환경에 적용했는데요, 이번에는 그보다 훨씬 똑똑한 Q-Learning 기반 에이전트를 직접 만들어보겠습니다.1. Q-Learning이란?Q-Learning은 “어떤 상태(state)에서 어떤 행동(action)을 하면 얼마나 좋은가”를 학습하는 방법입니다. 여기서 Q는 Quality의 약자로, 각 행동의 '질'을 수치로 표현한다고 보면 됩니다.핵심 개념Q-Learning은 Q 테이블을 사용해 상태와 행동의 조합마다 기대되는 보상을 ..

강화학습 쉽게 시작하기: OpenAI Gym으로 첫 AI 에이전트 만들기AI가 스스로 배우고, 시행착오를 거치며 점점 더 똑똑해진다면 어떨까요? 강화학습(Reinforcement Learning)은 바로 그런 학습 방식입니다. 사람이 말로 알려주지 않아도, 경험을 통해 배우는 인공지능이죠.이 글에서는 초보자도 이해할 수 있도록, OpenAI에서 제공하는 Gym이라는 도구를 이용해 직접 AI 에이전트를 만들어보는 과정을 안내합니다. 단순한 예제로 시작해, 나중에는 게임을 스스로 클리어하는 AI를 만드는 기반이 될 수 있습니다.1. 강화학습이란? 쉽게 설명하기강화학습은 컴퓨터가 **보상(reward)**을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 이 개념은 현실에서도 흔히 볼 수 있습니다.예시:아이가 자전거..