인공지능 분야가 발전할수록 데이터와 빠르고 더 효율적으로 학습할 수 있는 알고리즘에 대한 관심은 증폭된다.현재, 인공지능 분야에서 가장 효율적으로 학습할 수 있는 알고리즘으로 강화학습을 꼽을 수 있다. 여기서, 에이전트라고 하는 의사 결정 개체는 환경과 상호 작용하고 얻은 피드백을 기반으로 행동을 업데이트하여 학습한다.인공지능 모델에서 가장 핵심은 에이젠트가 얼마나 빨리 학습하는지 일 것이다. 최근 에이전트의 의사 결정 프로세스 속도를 높이기 위해 대안으로 양자 역학을 사용하는 다양한 연구가 진행되었지만 학습 시간 단축은 아직 입증
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