Q-Learning: Reinforcement Learning Explained - Q-Learning, 강화학습, 알고리즘, 상태, 행동, 보상, 탐험, 활용, 가치함수, 정책, 마르코프 결정 과정, 학습률, 디스카운트, 최적화 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.30 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 9.8만 자
- 0.4MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791173088261
UCI
-
Q-Learning: Reinforcement Learning Explained - Q-Learning, 강화학습, 알고리즘, 상태, 행동, 보상, 탐험, 활용, 가치함수, 정책, 마르코프 결정 과정, 학습률, 디스카운트, 최적화
작품 정보
"Q-Learning: Reinforcement Learning Explained"는 강화학습의 핵심 개념과 알고리즘을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 상태, 행동, 보상과 같은 기본 요소부터 탐험과 활용의 균형, 가치함수와 정책의 최적화까지 다룹니다. 마르코프 결정 과정과 학습률, 디스카운트 요소를 통해 강화학습의 이론적 기초를 설명하며, 신경망을 활용한 모델 자유 접근법과 경험 재플레이 기법을 소개합니다. 또한, 수렴과 에피소드 기반 학습, 보상 신호와 환경의 상호작용을 통해 통계적 학습과 데이터 기반 실험의 중요성을 강조합니다. 이 책은 강화학습을 이해하고자 하는 독자들에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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