Acerca de este libro electrónico
이 책 『심층 강화학습 인 액션』은 환경이 제공하는 직접적인 피드백에 기반해서 환경에 적응하고 자신을 개선해 나가는 에이전트의 구현 방법을 설명한다. 흐름이 있는 하나의 강좌 형태로 구성된 이 책에서 여러분은 심층 강화학습의 기본 기법과 고급 기법을 미로 탈출이나 비디오 게임 플레이 같은 흥미로운 예제를 통해서 배우게 된다. 그 과정에서 심층 Q 신경망과 정책 기울기 방법을 포함한 여러 핵심 알고리즘을 익힐 수 있고, PyTorch와 OpenAI Gym 같은 업계 표준에 해당하는 라이브러리에도 익숙해질 것이다.
Acerca del autor
알렉스 짜이 (Alex Zai) (지은이)
심화 코딩 부트캠프인 Codesmith의 CTO를 역임했고, 현재는 기술 자문으로 일한다. 또한 그는 우버의 소프트웨어 기술자이자 Banjo와 아마존의 기계학습 공학자이며, 오픈소스 심층 강화학습 프레임워크인 아파치 MXNet에도 기여한다. 그리고 두 개의 기업을 공동 창업하기도 했는데, 그중 한 회사는 Y Combinator에 참여했다.
류광 (옮긴이)
25년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』(The Art of Computer Programming) 시리즈와 『UNIX 고급 프로그래밍』(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판 및 제3판, 『Game Programming Gems』 시리즈를 포함해 80권 이상의 다양한 IT 전문서를 번역했다. 본서와 관련된 번역서로는 『bash를 활용한 사이버 보안 운영』, 『BPF로 리눅스 관측 가능성 향상하기』 등이 있다.
브랜던 브라운 (Brandon Brown) (지은이)
어려서부터 프로그래밍을 해왔고 대학 시절에는 파트타임으로 소프트웨어 개발 일도 했지만, 결국은 의학으로 진로를 잡았다. 보건 기술 분야의 소프트웨어 기술자로 일한 적도 있는 그는 현재 의사이며, 심층 강화학습에 영감을 얻은 계산 정신 의학(computational psychiatry)의 연구에 관심이 있다.
