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[강화학습] 기초 이론 1강 학습노트

강화학습은 지도학습, 비지도학습과 달리 인공지능에서 따로 한 분야를 차지하는 기술이다. 강화학습의 특징 - 지도학습과 달리 Supervisor가 없다. 오로지 Agent가 reward(보상)라는 시그널을 줄 뿐이다. - 피드백(곧, reward)이 즉시 발생하지 않을 수 있다. - 강화학습은 sequential data로, 시간이 중요하다. ( Time really matters ) - Agent의 action이 data에 영향을 미친다. Rewards(보상) - 스칼라 피드백 시그널이다. (즉, 숫자 하나다. R_t ) - agent의 목적은 cumulative reward를 최대화하는 것이다. ( maximise cumulative reward ) - 보상을 스칼라 하나로 치환하기 쉬운 문제일수록 강..
AI/Reinforcement Learning 2022. 11. 26. 13:57
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