강화학습과 딥러닝의 결합

소개

"강화학습과 딥러닝의 결합"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1) 강화학습의 기본 개념과 이론적 토대
2) 딥러닝의 발전과 전통적 강화학습의 한계 극복 가능성
3) 딥러닝과 강화학습의 결합 배경과 학문적 의의
4) 딥 강화학습의 주요 알고리즘과 기술적 진보
5) 게임 인공지능 분야에서의 활용과 성과
6) 로보틱스와 자율주행 기술로의 확장
7) 산업·의료·에너지 분야에서의 응용 가능성
8) 한계, 문제점, 그리고 윤리적·사회적 쟁점

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

강화학습은 인간과 동물이 환경 속에서 시행착오를 통해 보상을 극대화하는 행동을 학습하는 과정을 수학적으로 모델링한 접근법이다. 이러한 원리는 심리학의 행동주의 이론과 밀접한 연관을 가지며, 실험 심리학자 스키너의 조작적 조건형성과도 맥을 같이 한다. 컴퓨터 과학에서는 이를 수학적으로 체계화하여 마르코프 의사결정 과정(Markov Decision Process, MDP)으로 정의해왔다. 그러나 1990년대까지의 강화학습은 이론적 가능성에도 불구하고 실제 응용이 제한적이었다. 상태와 행동의 공간이 커질수록 계산 복잡성이 기하급수적으로 증가했고, 복잡한 환경에서 정책을 학습하기에는 자원이 부족했다.
반면 2010년대 들어 딥러닝은 이미지와 음성 인식에서 획기적인 성과를 거두며 인공지능의 새로운 패러다임으로 부상했다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 데이터에서 뛰어난 성능을 보였고, 순환 신경망(RNN)은 자연어 처리에서 혁신적 결과를 냈다. 그러나 딥러닝 역시 한계를 지니고 있었다. 지도학습에 지나치게 의존하여 대규모 라벨링 데이터가 필요했고, 환경과 상호작용하며 스스로 전략을 찾아내는 능력은 부족했다.

참고자료

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· Mnih, V., et al. [2015]. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.
· Silver, D., et al. [2016]. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature.
· Lillicrap, T. P., et al. [2015]. Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv.
· Schulman, J., et al. [2017]. Proximal policy optimization algorithms. arXiv.
· 장민호. [2020]. 딥 강화학습의 응용과 과제. 한국정보과학회 논문지.
· 박영수. [2021]. 자율주행을 위한 강화학습 기반 제어기술. 한국자동차공학회지.
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