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강화학습 이론&실습

기초 수학부터 강화학습 알고리즘까지

황현석 | 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2023년 10월 04일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
발행일 2023년 10월 04일
쪽수, 무게, 크기 392쪽 | 901g | 188*245*30mm
ISBN13 9791165922450
ISBN10 1165922452

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책소개

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목차

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저자 소개 (1명)

부산대학교에서 자연과학을 공부하고 서울대학교에서 계산과학 분야로 전공을 바꾸어 공학석사 학위를 취득했다. 공식 교과과정에서 편미분 방정식을 푸는 방식을 배울 때 대학원 시절 동안 옆자리에 앉았던 동기가 인공지능을 공부하는 것을 보고 따라서 머신러닝을 조금씩 독학하기 시작했다. 머신러닝 분야 중 게임을 스스로 플레이 하는 인공지능을 보고 강화학습에 가장 큰 흥미를 느낀 뒤 취미 삼아 이론을 공부하고 개념을 구현하는... 부산대학교에서 자연과학을 공부하고 서울대학교에서 계산과학 분야로 전공을 바꾸어 공학석사 학위를 취득했다. 공식 교과과정에서 편미분 방정식을 푸는 방식을 배울 때 대학원 시절 동안 옆자리에 앉았던 동기가 인공지능을 공부하는 것을 보고 따라서 머신러닝을 조금씩 독학하기 시작했다. 머신러닝 분야 중 게임을 스스로 플레이 하는 인공지능을 보고 강화학습에 가장 큰 흥미를 느낀 뒤 취미 삼아 이론을 공부하고 개념을 구현하는 데 시간을 많이 보냈다. 어쩌다 보니 현재 인공지능 알고리즘을 적용하는 반도체 모델링을 타겟으로 하는 회사에서 인공지능을 전자회로 시뮬레이터에 접목하는 업무를 맡고 있다.

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출판사 리뷰

“데이터 분석에 의존한 머신러닝은 이제 그만!”

『강화학습 이론&실습』이 책은 아직도 인공지능이 적용되지 못 한 산업에서 기술을 적용할 가능성을 제안하는 도서이다. 이 책이면 인간보다 주어진 환경에 더 잘 적응하는 인공지능의 개념을 공부하여 나만의 인공지능을 만드는 기술에 대해서 배울 수 있다.

추천평

강화 학습(RL)은 머신 러닝(ML)의 가장 핵심적인 알고리즘으로, AI 분야에 혁명을 가져온2016년 AlphaGo와 이듬해 AlphaZero 또 2023년 ChatGPT에서도 RL이 적용되어 가장 각광 받는 기술로 여겨지고 있다. 실제로 RL을 활용하여 국내 산업체에서도 각종 게임, 제어 시스템,자율 주행차, 질병 예측 등에서 활발히 연구되고 있다. 강화 학습 전문가에 대한 수요는 앞으로도 높을 것으로 보이나 전문적으로 트레이닝을 받은 엔지니어는 턱없이 부족한 상황이다. 황현석 연구원의 “강화학습 이론&실습 - 기초 수학부터 강화학습 알고리즘까지”는 기초 ML부터Deep RL까지 혼자서도 충분히 따라갈 수 있도록 쉽게 쓰여져 취업 준비생부터 인공지능 대학원에 따로 시간을 투자할 수 없는 현업 엔지니어가 역량 개발을 하기에 혼자서도 학습할 수 있도록 쓰여졌다. 이 책을 이해하면 최신 RL 연구 논문들 (World models, Continual RL, MetaRL, Multi-task RL 등)을 혼자서도 follow-up 스터디하며 응용할 수 있으리라 믿어 의심치않는다. RL에 대한 개념을 잡고 실무 예제를 통해 빠르게 감각을 익히기에는 리처드 S. 서튼의 교과서보다 이 책이 더 적합하다고 생각한다.
- 허창훈 (포스코홀딩스 미래기술연구원 AI연구소 팀리더)

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