DQN(Deep Q-Network)의 이해: 강화학습의 혁신적 발걸음
강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 처음 접하는 사람이라면, 이 분야가 얼마나 광범위하고 흥미로운지 금방 깨닫게 될 것입니다. 단순한 보상 기반 학습 방식에서 출발한 RL은, 사람과 유사한 의사결정 능력을 인공지능 에이전트에게 부여하려는 목표 아래 꾸준히 발전해 왔습니다. 그 중에서도 DQN(Deep Q-Network)의 등장은 강화학습을 새로운 차원으로 끌어올린 획기적인 사건이었습니다.자, 이제 DQN이 무엇이고, 왜 중요한지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 발전을 거쳐 왔는지 천천히 살펴보겠습니다. 이 글은 초심자도 이해할 수 있도록 기초 개념부터 시작해 하나하나 풀어나가며, 실제 예시와 비유를 활용해 개념적 이해를 돕겠습니다.DQN의 탄생과 의의: 강화학습의 지평을 넓히다..
