**강화 학습(RL, Reinforcement Learning)**은 인공지능(AI)의 한 분야로, 행동과 보상을 기반으로 학습하는 기법입니다. 강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 속에서 적절한 행동을 선택하여 최대의 보상을 얻는 방법을 학습합니다. 게임과 로봇공학을 포함한 다양한 분야에서 활용되며, 실질적인 문제를 해결하는 데 점점 중요한 역할을 하고 있습니다.강화 학습의 개념과 작동 원리정의: 강화 학습은 목표 지향적 행동을 학습하는 AI 기술로, 에이전트가 행동을 수행한 결과로 받는 보상을 통해 최적의 정책(Optimal Policy)을 찾아갑니다.구성 요소:에이전트(Agent): 학습을 수행하는 주체.환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 공간.상태(..