반응형 양자에이전트1 미래 인공지능을 재정의할 양자 강화학습 완전 가이드 양자 컴퓨팅과 강화학습이 만나면 무슨 일이 벌어질까? 강화학습(RL)은 인공지능이 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하게 하는 기술입니다.여기에 양자 컴퓨팅의 병렬성 및 얽힘 특성이 결합되면, 기존에는 너무 복잡하거나 시간이 오래 걸리던 문제들을 놀라울 정도로 빠르게 해결할 수 있습니다.이 글에서는 양자 강화학습(QRL)의 개념부터 구조, 장점, 실제 사례, 개발 팁까지 실용적으로 다룹니다. 양자 강화학습이란 무엇인가?양자 강화학습(Quantum Reinforcement Learning, QRL)은 양자 프로세서의 계산 능력을 활용하여에이전트가 보상을 극대화하는 행동을 더욱 효율적으로 학습하도록 지원하는 기술입니다.고전적인 강화학습이 상태-행동-보상의 틀을 기반으로 작동하는 반면, .. 2025. 5. 22. 이전 1 다음 반응형
