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개요Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI에서 개발한 강화학습(RL) 알고리즘으로, 정책 기반(policy-based) 방법 중 가장 널리 쓰이는 대표 모델입니다. PPO는 기존 정책과 새로운 정책 사이의 급격한 변화(Policy Shift)를 억제하여 학습 안정성을 높이고, 샘플 효율성까지 확보하는 점에서 DDPG, TRPO, A2C 등과 비교해 높은 실용성과 범용성을 자랑합니다.게임 AI, 로봇 제어, 시뮬레이션 환경, 자연어 기반 에이전트 학습까지 PPO는 다양한 분야에서 표준으로 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의PPO는 정책 경사 방법(policy gradient method) 에 속하는 알고리즘으로, 에이전트가 직접 정책 함수를 학습합니다. 기존 정책에서 ..

개요데이터 증강(Data Augmentation)과 강화학습(Reinforcement Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기법입니다. 데이터 증강은 기존 데이터의 변형을 통해 데이터셋을 확장하여 모델의 일반화 성능을 높이며, 강화학습은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 두 기술은 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 게임 AI 등에 널리 활용되고 있습니다.1. 데이터 증강(Data Augmentation)이란?데이터 증강은 원본 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 모델의 성능을 개선하는 기법입니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.1.1 데이터 증강의 주요 기법이미지 데이터 증강회전(Rota..