About this ebook
"강화 학습 정책 최적화: 이론과 실제"는 강화 학습의 핵심 개념과 실제 응용을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 정책 최적화, 보상 함수, Q-learning, 가치 함수 등 강화 학습의 기본 원리를 설명하며, 딥러닝과 신경망을 활용한 최신 기법을 소개합니다. 또한, 탐험과 착취의 균형, 마르코프 결정 과정, 환경 모델링 등 복잡한 주제를 다루며, 시뮬레이션과 전략 학습을 통해 실전 적용 방법을 제시합니다. 로봇 제어와 게임 AI 분야에서의 활용 사례를 통해 적응형 알고리즘과 정책 그라디언트 기법을 심도 있게 탐구합니다. 이 책은 강화 학습을 이해하고자 하는 연구자와 실무자에게 필수적인 자료가 될 것입니다.
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