강화 학습 환경 설계의 이론과 실제 - 강화 학습, 환경 설계, 에이전트, 보상, 상태, 행동, 탐험, 활용, 마르코프 결정 과정, 정책, 가치 함수, 시뮬레이션, 최적화, 실험, 데이터 수집, 피드백, 학습률, 수렴, 모델 기반
작품 정보
"강화 학습 환경 설계의 이론과 실제"는 강화 학습의 핵심 개념과 실제 응용을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습하는 과정을 설명하며, 상태, 행동, 탐험, 활용의 균형을 맞추는 방법을 다룹니다. 마르코프 결정 과정(MDP)과 정책, 가치 함수의 역할을 이해하고, 시뮬레이션과 최적화를 통해 실험을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 데이터 수집과 피드백을 통한 학습률 조정 및 수렴 과정을 설명하며, 모델 기반 및 모델 프리 접근법의 차이를 탐구합니다. 전이 학습과 도메인 지식의 활용을 통해 강화 학습의 효율성을 높이는 방법도 제시합니다. 이 책은 이론적 배경과 실무적 적용을 모두 아우르며, 강화 학습을 처음 접하는 이들부터 전문가까지 모두에게 유용한 자료가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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