강화 학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 다양한 행동을 시도하고, 그 결과를 통해 어떤 행동이 더 나은지를 배우게 됩니다. 이 과정은 주로 마르코프 결정 과정을 기반으로 하며, 에이전트는 상태, 행동, 보상이라는 세 가지 요소를 고려합니다. 강화 학습은 게임, 로봇 제어, 자율주행차 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.