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모두를 위한 머신러닝(RL) - Q-learning

강화학습(Reinforcement Learning)기계학습이 다루는 문제 의 하나로, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트(액터)가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법 이라고 위키에서 정의를 했는데..쉽게 말하면 경험을 통해 배우고, 보상 혹은 벌(?) 무튼 일종의 피드백을 줌으로써 훈련시키는 데에서 기본 아이디어를 얻어 만든 알고리즘이다.강화학습 알고리즘은 게임, 로보틱스, E-커머스, 주식시장 등 여러 분야에서 활용할 수 있는 알고리즘으로 사실 굉장히 오래 전(1970년대)에 등장한 알고리즘인데 그 당시에는(몇 년 전까지만 하더라도) 크게 주목받지 못했다.그러다가 최근 딥마인드에서 관련 연구가 진행되고, 알파고에 이 강화학습 알고리즘이 ..
Study/ML 이론 2017. 4. 10. 00:49
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