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심층 강화학습 인 액션
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심층 강화학습 인 액션

기본 개념부터 파이썬 기반의 최신 알고리즘 구현까지

알렉스 짜이, 브랜던 브라운 공저 / 류광 | 제이펍 | 2020년 11월 17일 | 원서 : Deep Reinforcement Learning in Action 리뷰 총점9.4 정보 더 보기/감추기
내용
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편집/디자인
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 11월 17일
쪽수, 무게, 크기 440쪽 | 840g | 188*245*21mm
ISBN13 9791190665612
ISBN10 1190665611

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책 속으로

---p.292

출판사 리뷰

프로젝트로 배우는 심층 강화학습의 이론과 실제!

심층 강화학습 시스템은 새로운 환경에 빠르게 적응한다. 이러한 능력은 기존의 표준적인 신경망에 비해 커다란 진보에 해당한다. 사람이 뭔가를 배우는 과정과 비슷하게, 심층 강화학습 에이전트는 감각 정보에 해당하는 원본 데이터를 입력받고 시행착오를 거쳐서 자신의 반응과 예측을 정련해 나간다.

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.

이 책의 주요 내용
■ 심층 강화학습 에이전트의 구축과 훈련
■ 학습과 문제 해결에 가장 널리 쓰이는 심층 강화학습 알고리즘
■ 진화 알고리즘, 호기심 기반 학습, 다중 에이전트 학습 등의 고급 주제
■ 실행 가능한 파이썬 예제 코드

추천사
“상세한 강화학습 입문서. 재미있을 뿐만 아니라 현업의 주요 내용을 망라한다.”
━ PharmaTrace의 헬무트 하우실트

“심층 강화학습을 마스터하려는 모든 이의 필독서!”
━ ArisGlobal의 칼리얀 레디

“AI/ML과 강화학습에 깔린 이론이 궁금하다면, 그리고 그런 기법을 여러분의 프로젝트에 적용하는 방법을 알고 싶다면 이 책이 적격이다.”
━ OpenText의 토비아스 카츠

“DRL의 기초에 숙달하고자 하는, 그리고 이 흥미로운 분야에서 연구자나 개발자로 일하고자 하는 모든 이에게 이 책을 강력히 추천한다.”
━ 아마존의 알 라히미

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