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category: Unified
tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
title: [[Exploration vs Exploitation|Exploration vs Exploitation]]
last_updated: 2026-05-02
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# [[Exploration vs Exploitation|Exploration vs Exploitation]]

## 📌 Brief Summary
> "모험과 안주의 저울질: 이미 알고 있는 최선을 선택하여 확실한 이득을 챙길 것인가(Exploitation), 아니면 더 큰 보상이 있을지 모르는 새로운 영역을 탐험할 것인가(Exploration) 사이의 영원한 전략적 딜레마."

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> "안전한 현재의 수익과 불확실한 미래의 가능성 사이에서 최적의 배팅 지점을 찾아라" — 강화학습의 핵심 딜레마로, 이미 알고 있는 최선의 행동을 반복하여 보상을 얻는 것(Exploitation)과 더 나은 행동을 찾기 위해 새로운 시도를 하는 것(Exploration) 사이의 트레이드오프.

## 📖 Core Content
탐사 대 이용(Exploration vs Exploitation)은 강화학습과 의사결정 이론의 핵심적인 트레이드오프 문제입니다.

1.  **두 개념**:
    *   **Exploitation (이용)**: 과거 경험상 보상이 가장 컸던 행동을 반복. 단기 수익 최적화.
    *   **Exploration (탐사)**: 정보가 부족한 새로운 행동을 시도. 장기적인 '더 나은 최적해' 발견 가능성.
2.  **해결 전략**:
    *   **Epsilon-Greedy**: 대부분($1-\epsilon$)은 이용하되, 무작위($\epsilon$)로 탐사.
    *   **UCB (Upper Confidence Bound)**: 불확실성(가보지 않은 곳)에 가중치를 두어 탐사 유도.
    *   **Thompson Sampling**: 확률 분포를 기반으로 유연하게 선택.

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- **추출된 패턴:** 제한된 자원(시간, 에너지) 내에서 누적 보상을 극대화하기 위해 초기에는 광범위하게 탐색하고, 정보가 쌓일수록 최선의 선택에 집중하는 적응형 의사결정 패턴.
- **주요 전략:**
    - **$\epsilon$-greedy:** 아주 작은 확률($\epsilon$)로 무작위 행동을 하고, 나머지 확률로 최선의 행동 수행.
    - **Softmax:** 보상 가치에 비례한 확률로 행동 선택.
    - **Upper Confidence Bound (UCB):** 불확실성이 큰 행동에 가산점을 주어 우선적으로 탐색.
    - **Thompson Sampling:** 확률 분포를 모델링하여 샘플링 기반으로 탐색 결정.
- **의의:** 너무 빨리 활용에만 집중하면 지역 최적해(Local Optima)에 갇히고, 너무 탐색만 하면 보상을 충분히 얻지 못함.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 최대한 빠르게 '안주 정책'으로 들어가는 것이 효율적이라 보았으나, 현대 정책은 복잡한 환경일수록 시스템에 '호기심(Curiosity) 정책'을 주입하여 끝까지 탐사하게 하는 것이 궁극의 지능을 만든다고 믿음(RL Update). (Reinforcement Learning과 연결)
- **정책 변화(RL Update)**: 비즈니스 전략 정책에서, 기존 수익 모델에 안주하는 것(Exploitation)과 신사업을 발굴하는 것(Exploration) 사이의 '양손잡이 경영 정책'의 이론적 토대가 됨. ([[Strategic-Planning|Strategic-Planning]]과 연결)

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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 '운'에 맡기던 무작위 탐색에서, 수학적 근거(UCB 등)를 바탕으로 '똑똑하게' 탐색하는 방식으로 진화.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 검색 에이전트는 사용자의 질문에 대해 가장 관련성 높은 문서만 보여주는 것(Exploitation)을 넘어, 가끔은 의외의 연결 고리를 가진 문서를 제안(Exploration)하여 창의적 통찰을 돕도록 설계됨.

## 🔗 Knowledge Connections
- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], Multi-Armed Bandit (MAB), [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Strategic-Planning|Strategic-Planning]], [[Optimization|Optimization]]
- **Modern Tech/Tools**: Recommender[[_system|system]]s (Exploration balance), A/B [[Testing|Testing]] algorithms.
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- [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Q-Learning-Foundations, Multi-Armed-Bandit-MAB, Decision-Making
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Exploration-vs-Exploitation.md
