정 의 강화 학습(RL)은 시행 착오를 통해 특정 목표를 달성하기 위해 에이전트가 환경과 상호 작용하는 기계 학습 유형입니다. 에이전트는 환경에서 작업을 수행할 때 보상 또는 처벌의 형태로 피드백을 수신하여 학습합니다. 시간이 지남에 따라 에이전트의 목표는 의사 결정 프로세스를 최적화하여 받는 누적 보상을 최대화하는 것입니다. 인간 피드백 기반 강화 학습은 인간 전문가의 귀중한 통찰력으로 기존 RL을 보강하는 접근 방식입니다. 이 패러다임에서 인간은 학습 에이전트에 피드백과 지침을 제공하는 멘토 역할을 합니다. 피드백은 보상 신호, 선호도 비교 또는 직접 수정과 같은 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 인간의 지식을 통합함으로써 RL 알고리즘은 더 빠른 학습, 더 나은 일반화 및 보상 신호가 희박하거나 정..
