AI
[로봇인공지능]Monte-Carlo Methods
몬테카를로 강화학습에서 몬테카를로(Monte Carlo)는 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 모의실험을 수행하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 알고리즘의 강력함과 유연성 때문에 널리 사용되고 있습니다. 이번 블로그에서는 몬테카를로 방법의 개념과 구현에 대해 살펴보겠습니다. 몬테카를로 방법 몬테카를로 방법은 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 무작위 샘플링을 사용하는 강화학습 방법입니다. 이 방법은 학습자가 상태-행동 쌍(state-action pair)의 가치를 추정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 에이전트는 특정 상태에서 가능한 모든 행동을 시도하고, 각 행동의 결과로 얻은 보상의 평균을 계산합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 보상의 평균값이 수렴할 때까지 계속합니다. 몬테카를로 방법은 일반적..
