반응형 Reinforcement Learning: An Introduction2 Chapter 2. Multi-arm Bandits (1) 강화학습의 바이블이라고 불리는 Richard S. Sutton의 Reinforcement Learning: An Introduction을 공부하고 필자가 이해한 내용과 추가 정보들을 예제와 함께 간략하고 쉽게(?) 설명하는 방식으로 정리해봅니다. 용어 같은 경우, 원문 그대로 사용하겠지만 혹시 모를 번역 오류 및 잘못된 설명에 대한 지적과 보충 환영합니다. 2. Multi-arm Bandits (1) 강화학습은 올바른 action을 지시하는 것이 아니라 취한 action을 평가하는 교육 정보를 사용한다. 이는 좋은 action에 대한 explicit trial-and-error을 위해서 적극적인 explore이 필요한 이유이다. action을 평가하는 방식인 feedback에는 evaluative fee.. 2023. 3. 7. Chapter 1. The Reinforcement Learning Problem 강화학습의 바이블이라고 불리는 Richard S. Sutton의 Reinforcement Learning: An Introduction을 공부하고 필자가 이해한 내용과 추가 정보들을 예제와 함께 간략하고 쉽게(?) 설명하는 방식으로 정리해봅니다. 용어 같은 경우, 원문 그대로 사용하겠지만 혹시 모를 번역 오류 및 잘못된 설명에 대한 지적과 보충 환영합니다. 1. The Reinforcement Learning Problem 1.1 Reinforcement Learning 머신러닝은 지도학습(Supervised), 비지도학습(Unsupervised), 강화학습(Reinforced) 크게 세 가지로 분류된다. 이들의 궁극적인 목적으로는 지도학습은 결과를 예측(Regression, Classification).. 2023. 3. 6. 이전 1 다음 반응형