본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

단단한 심층강화학습

심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서
제이펍

2022년 06월 23일 출간

종이책 : 2022년 02월 17일 출간

(개의 리뷰)
( 0% 의 구매자)
eBook 상품 정보
파일 정보 pdf (68.49MB)
ISBN 9791192469089
쪽수 430쪽
지원기기 교보eBook App, PC e서재, 리더기, 웹뷰어
교보eBook App 듣기(TTS) 가능
TTS 란?
텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.
  • 전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를​ 읽을 수 있습니다.
  • 이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.

PDF 필기가능 (Android, iOS)
소득공제
소장
정가 : 21,000원

쿠폰적용가 18,900

10% 할인 | 5%P 적립

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.

카드&결제 혜택

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 416P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 200원

작품소개

이 상품이 속한 분야

심층강화학습의 확고한 기반을 다지기 위한 완벽한 방법!
지금 당장 활용할 수 있는 심층강화학습의 이론 및 실무를 소개합니다.

이 책은 이론과 실무적 내용을 독특하게 결합한 심층강화학습 소개서입니다. 직관적인 설명에서 시작하여 심층강화학습 알고리즘에 대한 자세한 설명과 SLM Lab 라이브러리를 이용한 구현 방법으로 이어지고, 마지막으로는 심층강화학습을 실무에 적용하기 위한 세부 내용을 다룹니다.
기본적인 기계학습 개념에 대한 이해와 파이썬을 다룰 줄 아는 컴퓨터과학 전공 학생 및 소프트웨어 엔지니어 모두에게 최선의 선택이 될 것입니다.

주요 내용
□ 심층강화학습 문제의 모든 핵심 내용을 다룹니다.
□ REINFORCE, 사르사(SARSA), DQN, 이중DQN, 우선순위가 있는 경험재현(PER)과 같은 정책-기반 알고리즘과 가치-기반 알고리즘에 대해 알아봅니다.
□ 행동자-비평자(Actor-Critic)와 근위 정책 최적화(PPO)와 같은 결합된 알고리즘에 대해 심도 있게 알아봅니다.
□ 알고리즘이 동기 및 비동기 방식으로 병렬화되는 과정을 이해합니다.
□ SLM Lab에서 알고리즘을 실행해 보고, 심층강화학습을 실무에 적용하기 위한 세부사항들을 학습합니다.
□ 튜닝된 하이퍼파라미터를 사용한 결과를 통해 알고리즘을 탐험합니다.
□ 심층강화학습 환경의 설계 방법을 이해합니다.
옮긴이 머리말 xii
베타리더 후기 xiii
추천사 xv
시작하며 xvi
감사의 글 xxi

CHAPTER 01 강화학습 소개 1
1.1 강화학습 1
1.2 MDP로서의 강화학습 7
1.3 강화학습에서 학습하는 함수 11
1.4 심층강화학습 알고리즘 13
1.4.1 정책 기반 알고리즘 14
1.4.2 가치 기반 알고리즘 15
1.4.3 모델 기반 알고리즘 16
1.4.4 결합된 방법 17
1.4.5 이 책에서 다루는 알고리즘 18
1.4.6 활성정책과 비활성정책 알고리즘 19
1.4.7 요약 19
1.5 강화학습을 위한 심층학습 20
1.6 강화학습과 지도학습 22
1.6.1 오라클의 부재 23
1.6.2 피드백의 희소성 24
1.6.3 데이터 생성 24
1.7 요약 25

PART I 정책 기반 알고리즘과 가치 기반 알고리즘
CHAPTER 02 REINFORCE 29
2.1 정책 30
2.2 목적 함수 31
2.3 정책 경사 31
2.3.1 정책 경사 계산 33
2.4 몬테카를로 표본추출 36
2.5 REINFORCE 알고리즘 37
2.5.1 향상된 REINFORCE 38
2.6 REINFORCE 구현 39
2.6.1 최소 형태의 REINFORCE 구현 39
2.6.2 파이토치로 정책 생성하기 42
2.6.3 행동 추출 44
2.6.4 정책 손실 계산 45
2.6.5 REINFORCE 훈련 루프 46
2.6.6 활성정책 재현 메모리 47
2.7 REINFORCE 에이전트의 훈련 50
2.8 실험 결과 53
2.8.1 실험: 할인율 ? 의 효과 53
2.8.2 실험: 기준값의 효과 55
2.9 요약 57
2.10 더 읽을거리 57
2.11 역사 58

CHAPTER 03 살사(SARSA) 59
3.1 Q 함수와 V 함수 60
3.2 시간차 학습 63
3.2.1 시간차 학습에 대한 직관 66
3.3 살사의 행동 선택 73
3.3.1 탐험과 활용 74
3.4 살사 알고리즘 75
3.4.1 활성정책 알고리즘 76
3.5 살사의 적용 77
3.5.1 행동 함수: 엡실론 탐욕적 77
3.5.2 Q 손실의 계산 78
3.5.3 살사 훈련 루프 80
3.5.4 활성정책 배치 재현 메모리 81
3.6 살사 에이전트의 훈련 83
3.7 실험 결과 86
3.7.1 실험: 학습률의 효과 86
3.8 요약 87
3.9 더 읽을거리 88
3.10 역사 89

CHAPTER 04 심층 Q 네트워크(DQN) 91
4.1 DQN의 Q 함수 학습 92
4.2 DQN의 행동 선택 94
4.2.1 볼츠만 정책 97
4.3 경험 재현 100
4.4 DQN 알고리즘 101
4.5 DQN의 적용 103
4.5.1 Q 손실의 계산 103
4.5.2 DQN 훈련 루프 104
4.5.3 재현 메모리 105
4.6 DQN 에이전트의 훈련 108
4.7 실험 결과 111
4.7.1 실험: 신경망 아키텍처의 효과 111
4.8 요약 113
4.9 더 읽을거리 114
4.10 역사 114

CHAPTER 05 향상된 DQN 115
5.1 목표 네트워크 116
5.2 이중 DQN 119
5.3 우선순위가 있는 경험 재현(PER) 123
5.3.1 중요도 표본추출 125
5.4 수정된 DQN의 구현 126
5.4.1 네트워크 초기화 127
5.4.2 Q 손실의 계산 128
5.4.3 목표 네트워크의 업데이트 129
5.4.4 목표 네트워크를 갖는 DQN 130
5.4.5 이중 DQN 130
5.4.6 우선순위가 있는 경험 재현 131
5.5 아타리 게임을 위한 DQN 에이전트의 훈련 137
5.6 실험 결과 142
5.6.1 실험: 이중 DQN과 PER의 효과 142
5.7 요약 146
5.8 더 읽을거리 146

PART II 결합된 방법
CHAPTER 06 어드밴티지 행동자-비평자(A2C) 149
6.1 행동자 150
6.2 비평자 150
6.2.1 어드밴티지 함수 151
6.2.2 어드밴티지 함수에 대한 학습 155
6.3 A2C 알고리즘 156
6.4 A2C의 구현 159
6.4.1

작가정보

저자 : 로라 그레서
구글에서 로보틱스를 연구하는 연구자이자 소프트웨어 엔지니어다. 뉴욕대학교에서 컴퓨터과학 전공으로 석사학위를 받았으며, 기계학습을 전문적으로 연구했다.

저자 : 와룬켕
머신존(Machine Zone)에서 산업 현장의 문제 해결을 위해 심층강화학습을 적용하는 인공지능 엔지니어로 일하고 있다. 이론물리학과 컴퓨터과학을 전공했다.

역자 : 김성우
연세대학교 천문우주학과에서 인공위성 자세/궤도 제어에 지도학습을 적용한 연구로 박사학위를 받았고, 쎄트렉아이에서 인공위성 지상 시스템 엔지니어로 근무했다. 새로운 모험을 위해 트리마란에서 인공위성 분야 기획/연구에 참여했다. 현재는 한화시스템에서 인공위성 시스템 엔지니어로서 더 큰 모험을 즐기고 있다.

저자(글) 와룬켕

이 상품의 총서

Klover리뷰 (0)

Klover리뷰 안내
Klover(Kyobo-lover)는 교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
1. 리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점 작성 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • - e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • - 리워드는 1,000원 이상 eBook, 오디오북, 동영상에 한해 다운로드 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공됩니다.
  • - 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • - sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook은 리워드 대상에서 제외됩니다.
2. 운영 원칙 안내
Klover리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다. 일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오 발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여 주는 교보문고의 새로운 서비스 입니다. 교보eBook 앱에서 도서 열람 후 문장 하이라이트 하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 ‘좋아요’ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
  • 구매 후 90일 이내에 문장 수집 등록 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • 리워드는 1,000원 이상 eBook에 한해 다운로드 완료 후 문장수집 등록 시 제공됩니다.
  • 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook / 오디오북·동영상 상품/주문취소/환불 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 문장수집 작성 시, e교환권 100원 적립

    교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

    신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

    바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
    지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

    교보e캐시 1,000원
    TOP
    신간 알림 안내
    단단한 심층강화학습 웹툰 신간 알림이 신청되었습니다.
    신간 알림 안내
    단단한 심층강화학습 웹툰 신간 알림이 취소되었습니다.
    리뷰작성
    • 구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 (최초1회)
    • 리워드 제외 상품 : 마이 > 라이브러리 > Klover리뷰 > 리워드 안내 참고
    • 콘텐츠 다운로드 또는 바로보기 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공
    감성 태그

    가장 와 닿는 하나의 키워드를 선택해주세요.

    사진 첨부(선택) 0 / 5

    총 5MB 이하로 jpg,jpeg,png 파일만 업로드 가능합니다.

    신고/차단

    신고 사유를 선택해주세요.
    신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

    허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수
    있으니 유의하시어 신중하게 신고해주세요.


    이 글을 작성한 작성자의 모든 글은 블라인드 처리 됩니다.

    문장수집 작성

    구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 적립

    eBook 문장수집은 웹에서 직접 타이핑 가능하나, 모바일 앱에서 도서를 열람하여 문장을 드래그하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다.

    P.
    단단한 심층강화학습
    심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서
    저자 모두보기
    낭독자 모두보기
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 프리미엄 이용권입니다.
    선물하실 sam이용권을 선택하세요.
    결제완료
    e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
    교보 e캐시 간편 결제
    sam 열람권 선물하기
    • 보유 권수 / 선물할 권수
      0권 / 1
    • 받는사람 이름
      받는사람 휴대전화
    • 구매한 이용권의 대한 잔여권수를 선물할 수 있습니다.
    • 열람권은 1인당 1권씩 선물 가능합니다.
    • 선물한 열람권이 ‘미등록’ 상태일 경우에만 ‘열람권 선물내역’화면에서 선물취소 가능합니다.
    • 선물한 열람권의 등록유효기간은 14일 입니다.
      (상대방이 기한내에 등록하지 않을 경우 소멸됩니다.)
    • 무제한 이용권일 경우 열람권 선물이 불가합니다.
    이 상품의 총서 전체보기
    네이버 책을 통해서 교보eBook 첫 구매 시
    교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 네이버 책을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)
    구글북액션을 통해서 교보eBook
    첫 구매 시 교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 구글북액션을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)