마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)는 시간적인 순서와 함께 상호작용하는 환경에서 에이전트가 의사 결정을 내리는 프레임워크를 수학적으로 모델링하는 도구입니다. 이는 인공지능, 제어 이론, 운영 연구 등 다양한 분야에서 활발하게 활용되며, 특히 강화 학습(Reinforcement Learning)에서 핵심 개념 중 하나입니다. 핵심 개념: 상태(State): 시스템이 취할 수 있는 가능한 상황 또는 상태를 나타냅니다. 시간이 지남에 따라 상태는 변할 수 있습니다. MDP에서 상태는 환경의 특정 구성을 설명하며, 에이전트는 상태를 기반으로 행동을 결정합니다. 행동(Action): 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 선택지를 의미합니다. 행동은 환경과 상호작용하여 상태를..