강화 학습 정책 최적화: 이론과 실제

강화 학습, 정책 최적화, 머신러닝, 보상 함수, Q-learning, 딥러닝, 가치 함수, 탐험과 착취, 마르코프 결정 과정, 신경망, 시뮬레이션, 전략 학습, 환경 모델링, 적응형 알고리즘, 정책 그라디언트, 로봇 제어, 게임 AI

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"강화 학습 정책 최적화: 이론과 실제"는 강화 학습의 핵심 개념과 실제 응용을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 정책 최적화, 보상 함수, Q-learning, 가치 함수 등 강화 학습의 기본 원리를 설명하며, 딥러닝과 신경망을 활용한 최신 기법을 소개합니다. 또한, 탐험과 착취의 균형, 마르코프 결정 과정, 환경 모델링 등 복잡한 주제를 다루며, 시뮬레이션과 전략 학습을 통해 실전 적용 방법을 제시합니다. 로봇 제어와 게임 AI 분야에서의 활용 사례를 통해 적응형 알고리즘과 정책 그라디언트 기법을 심도 있게 탐구합니다. 이 책은 강화 학습을 이해하고자 하는 연구자와 실무자에게 필수적인 자료가 될 것입니다.

목차

"강화 학습의 기초 이해
정책 최적화의 필요성
보상 함수의 설계 원칙
Q-learning의 원리와 응용
딥러닝과 강화 학습의 융합
가치 함수의 역할과 중요성
탐험과 착취의 균형 찾기
마르코프 결정 과정의 이해
신경망을 통한 정책 학습
강화 학습의 시뮬레이션 기법
전략 학습을 위한 모델링 기법
적응형 알고리즘의 발전
정책 그라디언트 방법론
로봇 제어에서의 강화 학습
게임 AI 개발의 도전과 기회
강화 학습의 최신 동향
다중 에이전트 시스템에서의 정책 최적화
환경 모델링의 중요성
강화 학습과 자연어 처리
시계열 데이터와 강화 학습
전이 학습과 강화 학습의 통합
강화 학습을 위한 프레임워크 비교
모델 기반 강화 학습의 이점
신경망 구조의 선택과 최적화
강화 학습의 수렴성과 안정성
정책 최적화의 성능 평가 방법
강화 학습의 윤리적 고려사항
지속적인 학습과 적응 시스템
강화 학습을 활용한 금융 전략
에이전트 기반 모델링의 응용
강화 학습과 진화 알고리즘
비선형 환경에서의 강화 학습
강화 학습의 하이퍼파라미터 튜닝
데이터 효율성을 높이는 방법
강화 학습의 가능성과 한계
정책 최적화를 위한 최신 알고리즘
강화 학습 응용 사례 분석
강화 학습에서의 샘플 효율성
인간의 학습 방식과의 비교
강화 학습을 통한 자동화 시스템 설계
게임 이론과 강화 학습의 관계
복잡한 시스템에서의 정책 최적화
강화 학습을 위한 데이터 전처리
모델 프리 vs 모델 기반 접근법
강화 학습과 클라우드 컴퓨팅
로봇의 자율성을 높이는 방법
강화 학습의 실험 설계 원칙
지속적인 환경 변화에 대한 적응
강화 학습을 활용한 산업 혁신
강화 학습에서의 협력적 학습
다양한 도메인에서의 정책 최적화
강화 학습의 미래 전망
신뢰할 수 있는 강화 학습 시스템 구축
강화 학습의 경량화 기술
실시간 강화 학습의 가능성"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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