Reinforcement Learning: An Introduction

강화 학습, Q-러닝, 정책 경량화, 가치 함수, 탐색, 활용, 딥러닝, 마르코프 결정 과정, 보상, 에이전트, 환경, 신경망, 모델 기반 학습, 샘플 효율성, 상호작용, 최적화, 전이 학습, 경험 재플레이, 하이퍼파라미터, 정책

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Reinforcement Learning: An Introduction"은 강화 학습의 기본 개념과 응용을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 Q-러닝, 정책 경량화, 가치 함수와 같은 핵심 주제를 탐구하며, 탐색과 활용의 균형을 맞추는 방법을 설명합니다. 딥러닝과 마르코프 결정 과정을 통해 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 과정을 다룹니다. 또한, 신경망을 활용한 모델 기반 학습과 샘플 효율성을 높이는 방법을 소개합니다. 경험 재플레이와 전이 학습을 통해 학습의 효율성을 높이고, 하이퍼파라미터 최적화를 통해 성능을 극대화하는 방법을 설명합니다. 강화 학습의 이론과 실제를 이해하고자 하는 독자에게 필수적인 자료를 제공합니다.

목차

"강화 학습의 기본 개념
마르코프 결정 과정 이해하기
에이전트와 환경의 상호작용
보상 구조의 설계
정책의 정의와 중요성
가치 함수의 역할
Q-러닝의 기초와 응용
탐색 대 활용의 균형
정책 경량화 기법
딥러닝과 강화 학습의 결합
모델 기반 학습의 개념
샘플 효율성과 그 중요성
경험 재플레이 메커니즘
하이퍼파라미터 튜닝 전략
최적화 기법의 이해
전이 학습의 이점
강화 학습의 역사적 배경
강화 학습 알고리즘의 비교
심층 강화 학습의 발전
정책 그라디언트 방법론
상태 공간의 차원 축소
동적 프로그래밍 기법
강화 학습의 응용 분야
실제 문제에의 적용 사례
강화 학습의 한계와 도전
보상 신호의 주의 깊은 설계
정책 반복 알고리즘
모델 자유 강화 학습
상태 가치와 행동 가치의 차이
강화 학습과 게임 이론
강화 학습에서의 탐색 전략
신경망을 활용한 기능 근사
강화 학습에서의 불확실성 처리
정책의 안정성과 수렴성
강화 학습의 윤리적 고려사항
다중 에이전트 시스템에서의 강화 학습
강화 학습의 최신 연구 동향
하이퍼파라미터 최적화 기법
강화 학습에서의 평가 메트릭
강화 학습과 로봇 공학
강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경
강화 학습의 미래 전망
강화 학습과 인간의 학습 비교
강화 학습의 데이터 효율성
정책 기반 vs 가치 기반 방법
강화 학습의 실험적 접근
시각적 정보 처리와 강화 학습
강화 학습에서의 안전성과 안정성
강화 학습의 커뮤니티와 자원
심층 신경망과 강화 학습의 시너지
강화 학습에서의 설명 가능성
강화 학습의 실세계 적용 시나리오
강화 학습의 생산성 향상 방법
강화 학습의 통계적 방법론"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.