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id: wiki-2026-0508-reinforcement-learning-fundament
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title: Reinforcement Learning Fundamentals
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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aliases: []
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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last_reinforced: 2026-05-08
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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redirect_to: "[[데이터_사이언스_및_ML_엔지니어링]]"
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# Redirect
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이 문서는 Canonical 문서인 통합되었습니다.
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모든 최신 지식과 세부 내용은 위 링크를 참조하십시오.
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> RL의 토대는 보상 가설·탐색-활용 트레이드오프·벨만 방정식 세 가지로 압축되며, 이 셋의 균형이 알고리즘 설계의 핵심 결정점이 된다.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**추출된 패턴:** "즉시 보상 vs 장기 보상"의 시간 신용 할당이 모든 RL 문제의 본질이며, 할인계수 γ와 부트스트래핑 깊이가 이 균형을 조정하는 손잡이다.
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**세부 내용:**
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- **보상 가설(Reward Hypothesis)**: 모든 목표는 누적 스칼라 보상으로 표현 가능하다는 전제.
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- **벨만 방정식**: V(s) = E[R + γV(s')] — 가치 추정의 재귀적 정의.
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- **탐색-활용**: ε-greedy, UCB, Thompson sampling, entropy bonus 등.
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- **시간 차분(TD)**: MC와 DP의 절충. SARSA, Q-learning이 대표.
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- **함수 근사**: 상태 공간이 크면 NN/선형 근사 필요. 수렴성 이슈(Deadly Triad) 주의.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** draft
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
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- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
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- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
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- **Raw Source:** 직접 입력
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A | |