한편 , 심층 강화 학습 은 기존 다중경로 패킷 스케줄링 방법 처럼 고정 된 수식 이나 알고리즘 을 따르 는 대신 가공 되 지 않 은 입력 데이터 를 토대 로 환경 과 상호 작용 하 며 목표 하 는 효용 함수 값 을 향상 시키 는 방향 으로 학습 하 며 머신 러닝 모델 을 갱신 해 나가 는 기술 로서 , 머신 러닝 분야 에서 연구 되 어 온 심층 학습 ( deep learning ) 과 강화 학습 ( reinforcement learning ) 을 결합 한 기술 이 다 . 심층 학습 은 신경 세포 의 기능 을 모방 하 여 신경망 을 다단 으로 겹쳐 대량 의 데이터 로부터 학습 하 는 기계 학습 방법 이 다 . 이 를 통하 여 수많 은 데이터 속 에서 다단 으로 겹친 신경망 을 통하 여 패턴 을 발견 하 고 컴퓨터 가 학습 하 는 것 으로 인간 의 두뇌 와 유사 하 게 사물 을 구분 할 수 있 다 . 강화 학습 은 컴퓨터 가 선택 한 행동 과 그 에 따른 환경 변화 에 특정 한 보상 값 을 설정 하 는 것 으로 학습 이 진행 됨 에 따라 보다 나 은 행동 을 할 수 있 게 하 는 기술 이 다 . 이러 한 두 가지 방법 이 결합 된 심층 강화 학습 은 가공 되 지 않 은 데이터 를 토대 로 환경 변화 에 대응 하 는 결정 을 도출 하 기 때문 에 네트워크 상황 에 맞 는 패킷 스케줄링 방법 에 활용 되 기 적합 할 것 이 다 .