- 2017.12.22 전자책, 종이책 동시 출간
- 181 쪽
- 4.9MB
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- PAPER
작품 정보
알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 복잡한 이론을 두루뭉술하게 설명하는 대신, 예제 코드를 직접 돌려보며 강화학습 알고리즘을 익히게 도와준다. 기본적인 텐서플로 사용법은 알지만 강화학습은 처음인 개발자를 대상으로, 주요 강화학습 알고리즘이 어떤 원리이며 어떻게 구현할 수 있는지 알려준다. 오픈AI 짐의 카트-폴, 얼어붙은 강 같은 고전 문제부터 <둠> 같은 3D 게임까지 이르기까지 흥미로운 예제를 통해 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 등 주요 강화학습 알고리즘을 알차게 배울 수 있다.
작가
리뷰
4.3
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첫 걸음이라고 해서 기초 지식 없이 보기에는 어려운 내용입니다. 적어도 텐서플로우에 대한 기초지식은 있는 상태에서 읽어야 볼만 합니다.
tat***2021.10.11다른 리뷰에 있는 것처럼 블로그 내용을 번역하여 출판한 듯 합니다. 코드양이 많고, 설명은 상대적으로 적습니다. 간편하게 강화학습 전반을 훑어보기에는 좋습니다. 한글 블로그 번역은 인터넷에도 돌아다니고 있으니 참고해도 좋을 듯 합니다.
gum***2019.07.01초보자에겐 코드만 보고 이해하기가 쉽지가 않네요...
cbj***2018.03.18
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