"강화학습"의 검색결과 입니다.

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"강화학습" 검색결과 1-20 / 126,571건

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강화학습 개요

I. 서론강화학습은 개념이 소개된지는 오래된 역사를 갖고 있다. 하지만 여러 가지 한계로 인하여 실용화되지 못하였다. 최근에 딥러닝의 활용과 더불어 강화학습도 여러 가지 분야 ... 에 적용되고 있는데 본 보고서에서는 강화학습의 개념과 문제점 및 한계점에 대해서 알아보도록 하겠다. 또한 강화학습과 최적제어의 차이점에 대해서 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 강화 ... 학습이란?- 강화학습은 어떤 에이전트(agent)가 환경(environment)이 주는 누적보상(reward)의 기댓값을 최대화하기 위해 시간 순서대로 환경에 가해지는 행동

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.04.30

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사이버대학 성인학습자의 학습역량 강화 프로그램 개발 및 운영 사례

한국교육컨설팅학회 심미자

논문 | 13페이지 | 4,500원 | 등록일 2023.04.05 | 수정일 2023.04.06

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다중 에이전트 강화학습을 이용한 RC보 최적설계 기술개발

한국공간구조학회 강주원, 김현수

논문 | 8페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.07.03

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심층강화학습을 이용한 테트리스 로봇 (Tetris Bot using Deep Reinforcement Learning)

제어·로봇·시스템학회 박관우, 김정수

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.29 | 수정일 2025.06.05

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강화학습과 시뮬레이션을 활용한 Wafer burn-in test 공정 스케줄링 (강화학습과 시뮬레이션을 활용한 Wafer burn-in test 공정 스케줄링)

한국반도체디스플레이기술학회 박인범, 권순우, 오원준, 안성혁, 이현서, 이호열

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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정책 강화학습 개요

I. 서론강화학습은 개념이 소개된지는 오래된 역사를 갖고 있다. 하지만 여러 가지 한계로 인하여 실용화되지 못하였다. 최근에 딥러닝의 활용과 더불어 강화학습도 여러 가지 분야 ... 에 적용되고 있는데 본 보고서에서는 강화학습의 개념과 문제점 및 한계점에 대해서 알아보도록 하겠다. 또한 강화학습과 최적제어의 차이점에 대해서 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 강화 ... 학습이란?- 강화학습은 어떤 에이전트(agent)가 환경(environment)이 주는 누적보상(reward)의 기댓값을 최대화하기 위해 시간 순서대로 환경에 가해지는 행동

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.04.30

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강화학습을 이용한 능동 현가장치 제어 (Active Suspension Control Using Reinforcement Learning)

한국정밀공학회 육도경, 손정우

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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강화학습과 딥러닝의 결합

강화학습과 딥러닝의 결합목차1. 서론2. 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 분야 ... 에서의 응용 가능성(8) 한계, 문제점, 그리고 윤리적·사회적 쟁점3. 결론4. 참고문헌1. 서론강화학습은 인간과 동물이 환경 속에서 시행착오를 통해 보상을 극대화하는 행동을 학습

리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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강화학습을 통한 윷놀이 최적 전략의 학습 및 윷놀이에 대한 고찰 (Learning to Play Yut Nori)

대한산업공학회 송승규, 천대호, 민승기

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.19 | 수정일 2025.06.27

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강화학습의 학습 가속을 위한 함수 근사 방법 (Function Approximation for accelerating learning speed in Reinforcement Learning)

한국지능시스템학회 이영하, 정태충

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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강화학습(model free방법)

I. 서론강화학습은 순차적인 의사결정 문제를 다루는 방법이다. 강화학습 방법은 신경망에 의한 방법과 다른 차원의 학습 방법이라고 할 수 있다. 강화학습 방법에는 Model ... Free방법과 Model 기반 방법이 있는데 본 보고서에서는 Model Free방법에 대해서 다루어보도록 하겠다.II. 본론1. 강화학습 개요- 강화학습은 순차적인 의사결정 문제를 다루 ... 는 방법이다.- 에이전트가 환경 안에서 최적의 행동을 취하는 것을 목표로 한다.- 강화학습에서 핵심요소는 에이전트와 환경이라고 할 수 있다.2. Model Free 강화학습

리포트 | 2페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.07.30

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부정적 피드백과 강화학습을 이용한 사용자 프로파일 학습 (Learning for user profile based on negative feedback and reinforcement learning)

한국지능시스템학회 손기준, 임수연, 이상조

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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시계열 데이터 강화학습

I. 서론강화학습은 다양한 분야에 사용되고 있다. 점차 영역을 확대시키고 있으며 최근에는 시계열분야에서도 강화학습이 적용되고 있다. 본 보고서에서는 강화학습을 이용한 시계열분석 ... 방법에 대해서 알아보도록 하겠다. 이를 위해 강화학습의 기초에 대해서 알아보고 시계열 분석에 강화학습이 어떻게 적용될 수 있는지에 대해서 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 강화학습 ... 하는 지능 에이전트의 가상능력이다.2) 지능이란?- 세상에서 특정 목표를 달성할 수 있는 능력이다.3. 강화학습의 방법1) 강화학습 방법- 에이전트가 행동을 통하여 환경과 상호작용

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.06.28

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이종 병렬설비에서 총납기지연 최소화를 위한 강화학습 기반 일정계획 알고리즘

대한안전경영과학회 이태희, 김재곤, 유우식

논문 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.01.15

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강화학습 기반 비활성 영역 패딩 기술 (Reinforcement Learning based Inactive Region Padding Method)

한국방송∙미디어공학회 김동신, 우딘 쿠툽, 오병태

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.16 | 수정일 2025.05.22

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강화 학습을 이용한 전자 상거래 에이전트 (e-commerce Agents using Reinforcement Learning)

한국정보과학회 윤지현, 김일곤

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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심층 강화학습의 등장과 발전 과정

심층 강화학습의 등장과 발전 과정목차1. 서론2. 본론(1) 전통적 강화학습의 한계(2) 딥러닝의 발전과 강화학습의 융합 배경(3) 딥 Q-네트워크(DQN)의 출현과 의의(4 ... ) 정책 기반 알고리즘과 액터-크리틱 구조(5) 심층 강화학습의 대표적 성공 사례(6) 안정성과 효율성 문제에 대한 연구 동향(7) 대규모 환경에서의 확장과 분산 학습(8) 심층 강화 ... 학습의 사회적·산업적 파급 효과3. 결론4. 참고문헌1. 서론강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 장기적인 보상을 극대화하는 정책을 학습하는 과정이다. 그러나 전통적 강화학습

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.03

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강화학습의 이론과 실제 적용 사례

강화학습의 이론과 실제 적용 사례목차1. 서론2. 본론(1) 강화학습의 개념과 철학적 배경(2) 강화학습의 이론적 기초: 마르코프 의사결정 과정(MDP)(3) 가치 기반 방법 ... 과 정책 기반 방법(4) 모델 기반 강화학습과 모델 프리 강화학습(5) 심층 강화학습의 등장과 의의(6) 게임 분야에서의 강화학습 적용(7) 로보틱스와 자율주행 분야에서의 강화학습(8 ... ) 금융과 에너지 관리 분야에서의 활용(9) 강화학습의 한계와 비판적 논의3. 결론4. 참고문헌1. 서론강화학습은 기계학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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모바일 게임플레이 행동 정책 학습을 위한 YOLOv3 기반 강화학습 (YOLOv3 based Reinforcement learning for mobile game playing policy)

대한전기학회 조영완, 이태학

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.01 | 수정일 2025.05.15

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게임 분야에서의 강화학습 활용 사례

게임 분야에서의 강화학습 활용 사례: 알파고에서 최신 에이전트까지목차1. 서론2. 본론(1) 게임과 인공지능 연구의 역사적 관계(2) 초기 게임 환경에서의 강화학습 적용(3 ... ) 알파고의 등장이 의미하는 전환점(4) 알파제로와 자기 대국(Self-Play) 학습 방식(5) 아타리 게임과 심층 강화학습의 확산(6) 스타크래프트 II, 도타2 등 복잡한 전략 ... 게임 사례(7) 최신 멀티에이전트 강화학습의 진보(8) 게임 산업과 학문적 연구에서의 강화학습 파급 효과3. 결론4. 참고문헌1. 서론게임은 인공지능 연구에서 실험적 검증의 장

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.03

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