머신러닝의 기초
강화 학습에 대한 설명으로 적절한 것은?
- A입력과 정답의 쌍을 대량으로 주고, 입력으로부터 정답을 예측하는 함수를 예측과 정답의 차이가 작아지도록 학습한다
- B에이전트가 환경 속에서 행동하고, 얻는 보상의 합계가 커지는 행동 선택 방법(정책)을 학습한다
- C정답이 없는 데이터를 특성이 비슷한 것끼리 같은 그룹에 들어가도록 몇 개의 그룹으로 나눈다
정답과 해설 보기
정답: B. 에이전트가 환경 속에서 행동하고, 얻는 보상의 합계가 커지는 행동 선택 방법(정책)을 학습한다
강화 학습에서는 학습하는 주체(에이전트)가 환경의 상태를 보고 행동을 선택하며, 그 결과로 보상을 받습니다. 행동마다의 정답은 주어지지 않으며, 앞으로 받을 보상의 합계가 커지는 정책을 시행착오를 통해 학습합니다. 바둑 등의 게임, 로봇 제어, 언어 모델의 출력을 사람의 평가에 맞추는 조정 등에 사용되고 있습니다.