강화 학습: 이론과 응용 - 강화 학습, 머신러닝, 에이전트, 환경, 보상, 정책, 가치 함수, 탐험, 착취, 딥러닝, 마르코프 결정 과정, Q-러닝, SARSA, 모델 기반, 모델 프리, 신경망, 시뮬레이션, 최적화, 전이 학습
작품 정보
강화 학습: 이론과 응용은 현대 머신러닝의 핵심 분야 중 하나인 강화 학습에 대해 깊이 있는 이론적 배경과 실용적인 응용 사례를 제공하는 책입니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정으로, 게임, 로봇 공학, 자율 주행차 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술로 자리 잡고 있습니다.
이 책은 마르코프 결정 과정(MDP)과 같은 기본 개념을 소개하며, 정책과 가치 함수의 중요성을 설명합니다. 독자는 Q-러닝과 SARSA와 같은 주요 알고리즘을 통해 강화 학습의 기초를 이해하고, 탐험과 착취의 균형을 잡는 방법을 배우게 됩니다. 또한, 모델 기반 및 모델 프리 접근법의 차이를 명확히 하고, 딥러닝을 활용한 심층 강화 학습의 발전을 탐구합니다.
각 장에서는 이론적 내용 외에도 실습 예제와 시뮬레이션을 통해 강화 학습의 실제 적용 사례를 제시합니다. 독자는 신경망을 활용한 복잡한 문제 해결 과정과 전이 학습을 통해 다양한 환경에서의 학습 효율성을 높이는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 연속적 행동 문제와 다중 에이전트 시스템에 대한 심도 있는 논의도 포함되어 있어, 최신 연구 동향과 기술을 폭넓게 이해할 수 있습니다.
강화 학습: 이론과 응용은 학부 및 대학원 학생, 연구자, 그리고 실제 문제 해결을 위해 강화 학습을 적용하고자 하는 실무자들에게 필수적인 자료로, 이론과 실제를 아우르는 포괄적인 지침서가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 강화 학습의 기본 원리를 확고히 하고, 다양한 응용 분야에서의 활용 가능성을 탐색하게 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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