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title: Reinforcement Learning Fundamentals
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

> RL의 토대는 보상 가설·탐색-활용 트레이드오프·벨만 방정식 세 가지로 압축되며, 이 셋의 균형이 알고리즘 설계의 핵심 결정점이 된다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

**추출된 패턴:** "즉시 보상 vs 장기 보상"의 시간 신용 할당이 모든 RL 문제의 본질이며, 할인계수 γ와 부트스트래핑 깊이가 이 균형을 조정하는 손잡이다.

**세부 내용:**
- **보상 가설(Reward Hypothesis)**: 모든 목표는 누적 스칼라 보상으로 표현 가능하다는 전제.
- **벨만 방정식**: V(s) = E[R + γV(s')] — 가치 추정의 재귀적 정의.
- **탐색-활용**: ε-greedy, UCB, Thompson sampling, entropy bonus 등.
- **시간 차분(TD)**: MC와 DP의 절충. SARSA, Q-learning이 대표.
- **함수 근사**: 상태 공간이 크면 NN/선형 근사 필요. 수렴성 이슈(Deadly Triad) 주의.

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** draft
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음

## 🔗 지식 연결 (Graph)

- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
- **Raw Source:** 직접 입력

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |