Q-Learning: Reinforcement Learning Explained

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Q-Learning: Reinforcement Learning Explained"는 강화학습의 핵심 개념과 알고리즘을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 상태, 행동, 보상과 같은 기본 요소부터 탐험과 활용의 균형, 가치함수와 정책의 최적화까지 다룹니다. 마르코프 결정 과정과 학습률, 디스카운트 요소를 통해 강화학습의 이론적 기초를 설명하며, 신경망을 활용한 모델 자유 접근법과 경험 재플레이 기법을 소개합니다. 또한, 수렴과 에피소드 기반 학습, 보상 신호와 환경의 상호작용을 통해 통계적 학습과 데이터 기반 실험의 중요성을 강조합니다. 이 책은 강화학습을 이해하고자 하는 독자들에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.

목차

"Q-Learning의 기초 이해
강화학습의 기본 개념
Q-러닝의 역사와 발전
강화학습과 슈퍼바이즈드 러닝의 차이
상태와 행동의 정의
보상의 역할과 중요성
탐험 대 활용의 균형
가치 함수의 개념과 종류
정책의 정의와 유형
마르코프 결정 과정의 이해
학습률의 중요성과 조정 방법
디스카운트 팩터의 의미
최적화 기법의 적용
신경망을 이용한 Q-Learning
모델 프리 강화학습의 장점
경험 재플레이의 원리
Q-테이블의 구조와 활용
에피소드 기반 학습의 이해
보상 신호의 해석
환경의 정의와 설계
통계적 학습의 원칙
데이터 기반 접근법의 장점
Q-러닝의 수렴 성질
하이퍼파라미터 조정의 중요성
Q-Learning의 응용 사례
강화학습에서의 시뮬레이션
정책 개선과 가치 반복
탐험 전략의 종류
Q-러닝의 한계와 해결책
딥 Q-러닝의 발전
강화학습의 미래 전망
Q-러닝과 게임 이론
다중 에이전트 시스템에서의 Q-러닝
상태 공간의 차원 축소
Q-러닝과 로봇 공학
강화학습에서의 모델 학습
신경망 기반 Q-러닝의 구조
보상 설계의 원칙
Q-러닝의 성능 평가 방법
환경 동적성의 고려
실험 설계와 결과 분석
Q-러닝의 이론적 배경
정책 탐색 기법
Q-러닝과 연속 상태 공간
강화학습에서의 전이 학습
Q-러닝의 소프트웨어 구현
강화학습의 윤리적 고려사항
Q-러닝과 의료 분야의 응용
강화학습의 교육적 활용
Q-러닝과 자연어 처리
강화학습의 최신 연구 동향
Q-러닝의 산업적 활용 사례
강화학습과 예측 모델링
Q-러닝의 실험적 검증
강화학습의 데이터 효율성
Q-러닝의 최적화 알고리즘
강화학습을 위한 다양한 환경 구축"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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