강화 학습은 AI가 스스로 행동을 통해 학습하는 방법입니다. 

 

AI는 특정 작업을 수행하면서 결과에 대한 피드백을 받고, 그 피드백을 바탕으로 자신의 행동을 조금씩 수정해나갑니다. 좋은 결과를 얻으면 보상을 받고, 나쁜 결과를 얻으면 처벌을 받습니다. 이런 방식으로 AI는 시간이 지남에 따라 가장 효과적인 방법을 찾아가면서 점점 더 능숙해집니다.

 

예를 들어, 게임 AI를 강화 학습시키려면, AI가 게임에서 승리하면 보상을 주고, 패배하면 처벌을 줍니다. AI는 이 피드백을 받으면서 스스로 최적의 전략을 찾아내고, 점차 더 잘 플레이하게 됩니다.

 

 

강화 학습은 머신러닝 분야에서 가장 발전이 빠른 기술 중 하나이며, 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.