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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 통해 최적의 행동(Action)을 학습하는 방법론입니다.  강화 학습의 목표는 에이전트가 보상을 최대화하는 행동 정책(Policy)을 스스로 학습하도록 하는 것입니다.  이는 인간이나 동물이 시행착오를 통해 문제를 해결하는 과정과 유사합니다. 강화 학습은 게임 AI, 로봇 공학, 자율주행 자동차, 금융 거래 전략 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있으며, 딥러닝(Deep Learning)과 결합하여 딥강화 학습(Deep Reinforcement Learning)이라는 혁신적인 기술로 발전하고 있습니다.  강화 학습(Reinforcement Learning, RL)  1. 강화 학습의 정의  강화 학습은 "에이전트가 환경과 상호 작용하면서 최적의 행동을 학습하는 과정"으로 정의됩니다.  기본 원리: 에이전트는 현재 상태(State)를 기반으로 행동(Action)을 선택하고, 그 결과로 보상(Reward)을 받습니다.  보상이 긍정적(Positive)이라면 해당 행동을 강화.  보상이 부정적(Negative)이라면 해당 행동을 억제.  이러한 과정을 반복하여 에이전트는 보상을 최대화하는 최적의 정책(Policy)을 학습합니다.   2. 강화 학습의 주요 특징  2.1 학습 과정  강화 학습은 지도 학습(Supervised Learning)처럼 정답(Label)이 제공되지 않으며, 에이전트는 스스로 학습합니다. 학습은 시행착오(Trial and Error)를 통해 이루어집니다.   2.2 보상 기반 학습  에이전트는 행동의 결과로 보상을 받으며, 이 보상을 최대화하는 방향으로 학습합니다. 보상은 즉각적(Immediate)...