이전 포스팅에서 Agent가 Action을 수행했을 때 Environment와의 상호작용을 통해 Agent가 학습한다고 배웠습니다. Agent와 Environment, Action 에 대해 구체적이지는 않지만 간단한 개념을 이해하고 계실텐데요. 본 포스팅에서는 강화학습을 이해하기 위해 필요한 추가적인 개념들을 간단히 살펴보고 Atari 게임에 그 개념을 도입해볼 것입니다. 이 포스팅은 각 개념들을 자세히 이해하기 위한 것이 아닙니다. 각 개념들은 이후의 포스팅에서 더 자세히 설명할 것입니다. 강화학습의 구성요소 Sutton의 책에서는 RL System을 구성하는 4가지 주요한 Subelements를 다음과 같이 소개합니다. Policy Reward Signal Value Function Model of ..
