한 회사는 고객 서비스 챗봇이 과거 상호 작용 및 피드백을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 개선되기를 원합니다. 어떤 학습 접근 방식이 이러한 종류의 자가 개선을 지원할까요?

강화 학습은 에이전트(여기서는 챗봇)가 환경(고객 상호 작용)과 상호 작용하며 보상(긍정적인 피드백)을 최대화하는 방식으로 행동(응답)을 학습하는 접근 방식입니다. 챗봇이 시간이 지남에 따라 스스로 개선되도록 학습하는 데 가장 적합합니다. 지도 학습은 미리 레이블이 지정된 데이터에 의존하므로 자가 개선보다는 패턴 인식에 중점을 둡니다. 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 구조를 찾는 데 사용되지만, 특정 목표를 향한 행동 최적화에는 적합하지 않습니다. FAQ 데이터베이스를 사용하는 지도 학습은 새로운 정보를 통합하지만, 챗봇이 스스로 학습하여 응답 방식을 개선하는 것은 아닙니다.