강화 학습: 이론과 응용

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"강화 학습: 이론과 응용은 현대 머신러닝의 핵심 분야 중 하나인 강화 학습에 대해 깊이 있는 이론적 배경과 실용적인 응용 사례를 제공하는 책입니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정으로, 게임, 로봇 공학, 자율 주행차 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술로 자리 잡고 있습니다.

이 책은 마르코프 결정 과정(MDP)과 같은 기본 개념을 소개하며, 정책과 가치 함수의 중요성을 설명합니다. 독자는 Q-러닝과 SARSA와 같은 주요 알고리즘을 통해 강화 학습의 기초를 이해하고, 탐험과 착취의 균형을 잡는 방법을 배우게 됩니다. 또한, 모델 기반 및 모델 프리 접근법의 차이를 명확히 하고, 딥러닝을 활용한 심층 강화 학습의 발전을 탐구합니다.

각 장에서는 이론적 내용 외에도 실습 예제와 시뮬레이션을 통해 강화 학습의 실제 적용 사례를 제시합니다. 독자는 신경망을 활용한 복잡한 문제 해결 과정과 전이 학습을 통해 다양한 환경에서의 학습 효율성을 높이는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 연속적 행동 문제와 다중 에이전트 시스템에 대한 심도 있는 논의도 포함되어 있어, 최신 연구 동향과 기술을 폭넓게 이해할 수 있습니다.

강화 학습: 이론과 응용은 학부 및 대학원 학생, 연구자, 그리고 실제 문제 해결을 위해 강화 학습을 적용하고자 하는 실무자들에게 필수적인 자료로, 이론과 실제를 아우르는 포괄적인 지침서가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 강화 학습의 기본 원리를 확고히 하고, 다양한 응용 분야에서의 활용 가능성을 탐색하게 될 것입니다."

목차

"강화 학습의 기본 개념
에이전트와 환경의 상호작용
보상의 역할과 중요성
정책의 정의와 종류
가치 함수의 이해
탐험과 착취의 균형
마르코프 결정 과정의 기초
Q-러닝 알고리즘의 원리
SARSA 알고리즘의 작동 방식
모델 기반 강화 학습 개요
모델 프리 접근 방식의 특징
신경망을 활용한 강화 학습
딥러닝과 강화 학습의 융합
시뮬레이션을 통한 학습 과정
최적화 기법의 적용
전이 학습의 개념과 중요성
연속적 행동 공간의 처리
다중 에이전트 시스템의 도전과제
강화 학습의 응용 분야
게임에서의 강화 학습 사례
로봇 공학과 강화 학습
재무 분야에서의 강화 학습 활용
자율주행차와 강화 학습 기술
의료 분야에서의 강화 학습 연구
강화 학습의 윤리적 고려사항
심층 강화 학습의 발전
하이퍼파라미터 조정의 중요성
강화 학습과 자연어 처리의 관계
강화 학습의 성능 평가 방법
강화 학습과 진화 알고리즘
비선형 함수 근사와 가치 함수
정책 경량화 기술
강화 학습의 과제와 한계
모델 기반 방법과 효율성
강화 학습의 최신 연구 동향
전이 학습의 적용 사례
강화 학습과 인공지능의 미래
강화 학습을 위한 데이터 수집 기법
적응형 학습 알고리즘의 필요성
강화 학습의 시각화 기법
딥 Q-네트워크(DQN)의 작동 원리
정책 그라디언트 방법
강화 학습의 이론적 배경
강화 학습과 인지 과학
효율적인 탐험 전략 개발
강화 학습의 산업적 응용
행동 예측 모델과 강화 학습
강화 학습의 컴퓨팅 요구사항
환경 모델링의 중요성
강화 학습을 통한 의사결정 시스템
비지도 학습과 강화 학습의 통합
강화 학습에서의 리워드 함수 설계
실시간 학습 시스템의 개발
강화 학습의 해석 가능성
협력적 강화 학습의 개념
강화 학습의 데이터 드리븐 접근
강화 학습의 글로벌 이슈"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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