728x90 thompson sampling1 [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. 이전 1 다음 728x90
