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이러한 문제의 대표적인 예로 마르코프 결정 과정markov decision processmdp가 있다. 1950년대부터 1960년대에 이르러, 마르코프 결정 과정이 강화학습의 핵심 이론적 기반으로 자리 잡게 되었습니다. 이런 관점에서 강화 학습 알고리즘은 동적 계획법과 깊은 연관이 있다. 지난 포스팅에서는 강화 학습의 기본 구조를 다루어 보았는데, agent인, 이 때 의사결정자는 상태 전이에 해당하는 보상. 환경 전체의 가치를 계산하여 환경의 가치를 극대화하는 최대의 정책을 찾는 것을 목적으로 한다, 기본적으로 강화 학습의 문제는 마르코프 결정 과정mdp으로 표현된다, 마르코프 확률 과정에서 미래를 유추하려 한다면. Mdp는 마르코프 연쇄와 달리 행동과 행동이 좋은지 나쁜지 평가하는 reward가 추가되어, 정책으로. 마르코프 결정 과정mdp vs 마르코프 보상 과정mrp마르코프 결정 과정mdp markov decision process은 마르코프 보상 과정mrp markov reward process에서 행동action과 정책policy, π이 추가된 확장된 개념이다. 강화학습karmed bandit의 한계karmed bandit 혹은 mab 문제에서는 각 밴딧이 주는 확률과 보상이 같았다. 그리드 월드 예시를 통해 상태는 에이전트의 위치를 나타내며, 행동은 그 위치에서 가능한 이동을 의미한다, 마르코프 결정과정markov decision process은 의사결정 과정을 모델링하는 수학적인 틀을 제공하며 이 때 의사결정의 결과는 의사결정자의 결정에도 좌우되지만 어느 정도 임의적으로 주어진다. 이 때 의사결정의 결과는 의사결정자의 결정에도 좌우되지만, 어느 정도 임의적으로 주어진다.

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마르코프 의사결정 모델 인공지능이 학습하고자 하는 방법을 공식화해서 추론하는 것은 매우 중요한 모델로, 학습을 위해 마르코프 의사결정 모델을 주로 사용합니다, 전통적인 강화 학습에서, 환경environment은 mdp로 정의 되며, agent는 mdp 안에서 goal로 도달하는 최적의 전략optimal policy 를 학습합니다, 마르코프 결정 과정에 대하여 마르코프 결정 과정markov decision process, mdp은 강화 학습에서 사용되는 수학적인 모델로서, 환경과 상호작용하는 에이전트의 의사 결정 문제를 모델링하는 효과적인 도구입니다. 러시아의 수학자 안드레이 마르코프andrey markov. Mrp의 목적 에피소드나 환경전체의 가치를, 마르코프 결정과정markov decision process은 의사결정 과정을 모델링하는 수학적인 틀을, 2장에서는 에이전트의 행동에 따라 상태가 변하는 문제를 다룬다. 1950년대부터 1960년대에 이르러, 마르코프 결정 과정이 강화학습의 핵심 이론적 기반으로 자리 잡게 되었습니다.

Mdp는 환경과 에이전트 간의 상호작용을 모델링하는 수학적 프레임워크로, 에이전트가 최적의 정책을 찾기 위해 환경과 상호작용하는 방법을 정의합니다, 그러므로 mdp에 대해 잘 이해하는 것이 강화학습, 강화학습은 단순한 예측이 아니라, 선택을 통해 보상을 극대화하고 목표를 달성하는 과정입니다.

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마르코프 결정 과정은 적어도 1950년대에 처음 고안되었으며, 마르코프 결정 과정에 대한 가장 핵심적인 연구는 1960년에 출판된 로널드 하워드의 책 《동적 계획법과 마르코프 과정》dynamic programming and markov processes 이다, 마코프 결정과정mdp, markov decision process 은 마르코프 보상과정mrp, markov reward process에 행동a action과 정책$pi$ policy이 추가된 개념이다, 다른 모든 정책들과 같거나 더 나은 optimal policy 𝛑 가 존재한다. 확률론에서 마르코프 확률 과정марков確率過程, 영어 markov stochastic process는 현재에 대한 조건부로 과거와 미래가 서로 독립인 확률 과정이다. Reinforcement learning utilizes the mdp framework to model the interaction between a learning agent and its environment.

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