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강화 학습은 로봇, 게임 및 내비게이션에 많이 이용됩니다. 강화 학습 알고리즘은 시행착오를 거쳐 보상을 극대화할 수 있는 행동을 찾아냅니다. 이러한 유형의 학습은 기본적으로 에이전트(학습자 또는 의사결정권자), 환경(에이전트가 상호작용하는 모든 대상), 동작(에이전트 활동)이라는 세 가지 요소로 구성됩니다.
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