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id: [[P-Reinforce]]-AUTO-EXEX-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.96
tags: [auto-reinforced, exploration, exploitation, [[Reinforcement-Learning]], multi-armed-bandit, [[Strategy]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Exploration vs Exploitation]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy 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."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized 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.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **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]]과 연결)

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Reinforcement Learning (RL)]], Multi-Armed Bandit (MAB), [[Decision Theory]], [[Strategic-Planning]], [[Optimization]]
- **Modern Tech/Tools**: Recommender[[ system]]s (Exploration balance), A/B [[Testing]] algorithms.
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