728x90 reinforcement learning2 [PYTHON] 강화학습 탐험과 활용 문제 해결을 위한 5가지 고급 기법과 성능 차이 분석 강화학습 에이전트를 설계할 때 가장 먼저 마주하는 벽은 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형을 맞추는 일입니다. 가장 단순한 해결 방법인 Epsilon-Greedy는 구현이 쉽지만, 학습이 진행됨에 따라 최적의 정책을 찾는 속도가 느리고 불필요한 무작위 행동을 반복한다는 치명적인 단점이 있습니다. 본 가이드에서는 Python을 통해 Epsilon-Greedy의 한계를 극복하고 에이전트의 지능적 의사결정을 돕는 통계적, 확률적 해결 방법들을 심도 있게 다룹니다.1. 왜 Epsilon-Greedy만으로는 부족한가?Epsilon-Greedy 방식은 단순히 일정 확률로 무작위 행동을 선택합니다. 이는 에이전트가 "어떤 행동이 더 유망한지"에 대한 불확실성을 전혀 고려하지 않는다는 .. 2026. 4. 29. [PYTHON] 강화학습 환경에서 수백만 개 객체 생성 시 메모리 부족을 해결하는 __slots__ 최적화 방법과 3가지 차이점 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 모델을 학습시키다 보면, 에이전트(Agent)가 수많은 상태(State)를 탐색하고 경험 리플레이 버퍼(Experience Replay Buffer)에 수백만 개의 전이(Transition) 데이터를 쌓는 과정을 거치게 됩니다. 이때 파이썬의 기본 클래스 구조를 그대로 사용하면 어느 순간 RAM 부족으로 프로세스가 강제 종료되는 현상을 목격하게 됩니다. 단순히 하드웨어를 증설하는 것이 답일까요? 아니면 코드 한 줄로 이 문제를 해결할 수 있을까요? 오늘 이 글에서는 파이썬의 마법 같은 속성인 __slots__를 활용하여, 대규모 객체 생성 시 메모리 점유율을 획기적으로 줄이는 방법과 실무적인 적용 가치를 전문 엔지니어의 시각에서 심도 있게 분석합.. 2026. 4. 23. 이전 1 다음 728x90
