Maze Q-Table

RL Maze Explorer는 강화 학습 연구 및 교육을 위해 설계된 고급 모바일 플랫폼입니다. 이 애플리케이션을 통해 사용자는 적응형 학습 알고리즘을 통해 지능형 에이전트가 복잡한 미로 환경을 탐색하도록 훈련할 수 있습니다.

🎯 주요 기능

• 설정 가능한 환경: 블록 크기를 조정하여 미로의 복잡성을 사용자 정의하고 다양한 훈련 시나리오를 생성할 수 있습니다.

• 동적 미로 생성: 과적합을 방지하고 학습 일반화를 향상시키기 위해 새로운 미로 레이아웃을 생성합니다.

• 대화형 훈련 제어: 사용자 지정 에피소드 수를 설정하고 실시간으로 훈련 진행 상황을 모니터링합니다.

• 성능 시각화: 훈련 후 자세한 학습 곡선 및 성능 지표를 확인할 수 있습니다.

🧠 강화 학습 기본

강화 학습(RL)은 에이전트가 환경 상호작용과 보상 기반 피드백을 통해 최적의 행동을 학습하는 머신 러닝 패러다임입니다.

핵심 구성 요소:

에이전트: 결정을 내리고 경험을 통해 학습하는 지능형 시스템

환경: 에이전트가 작동하고 탐색하는 미로 세계

상태: 미로 환경 내 현재 위치 및 상황

행동: 사용 가능한 이동 옵션(위, 아래, 왼쪽, 오른쪽)

보상: 학습을 유도하는 피드백 메커니즘(진행 시 긍정적, 장애물 시 부정적)

🚀 작동 원리

애플리케이션은 다음을 구현합니다.

• 미로 환경을 체계적으로 탐색

• 최적의 탐색 전략 학습

• 새로운 미로 구성에 적응

• 반복 학습을 통한 성능 향상

학습 세션은 컴퓨팅 집약적일 수 있으며, 기간은 장치 성능 및 선택된 매개변수에 따라 달라집니다. 학습 과정은 시간 경과에 따른 에이전트의 향상을 추적하는 포괄적인 성능 차트를 통해 시각화됩니다.

이 플랫폼은 강화 학습 개념을 이해하기 위한 교육 도구 역할을 합니다.