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10_Wiki/Topics/AI/Q-Learning Foundations.md

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 id: Q-LEARN-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [reinforcement-learning, ai, q-learning, bellman-equation, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Q-Learning Foundations (Q-러닝 기초)]]
+# Q-Learning Foundations (Q-러닝 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "어떤 상태에서 어떤 행동이 가장 가치 있는지 스스로 깨닫게 하라" — 환경과의 상호작용을 통해 각 '상태-행동' 쌍에 대한 기대 보상값(Q-value)을 반복적으로 업데이트하여 최적의 정책을 찾아내는 강화학습 알고리즘.
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 - **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 일반 적 유닛 AI는 가벼운 Q-Learning 기반 로직을 사용하여 플레이어의 공격 패턴에 맞춰 회피 확률을 조절함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement-Learning]], [[Temporal-Difference-Learning]], [[Deep-Q-Networks]], [[Bellman-Equation]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Q-Learning Foundations.md]]
+- [[Reinforcement-Learning]], [[Temporal-Difference-Learning]], Deep-Q-Networks, [[Bellman-Equation]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Q-Learning Foundations.md