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단단한 심층강화학습

단단한 심층강화학습

: 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서

제이펍-I♥A.I 시리즈-37이동
리뷰 총점8.4 리뷰 5건 | 판매지수 2,175
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컴퓨터 공학 top100 6주
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 02월 17일
쪽수, 무게, 크기 428쪽 | 188*245*21mm
ISBN13 9791191600674
ISBN10 119160067X

카드 뉴스로 보는 책

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이 책은 심층강화학습의 전체 과정을 소개한다. 직관을 제시하는 것부터 시작해서 이론과 알고리즘을 설명하고 실제 구현 및 실용적 조언으로 마무리한다. 이 책에서 SLM Lab이라는 라이브러리를 함께 제공하는 것도 바로 이러한 이유에서다. SLM Lab은 이 책에서 다룬 모든 알고리즘의 구현 코드를 포함한다. 한마디로 말하면, 이 책은 우리가 심층강화학습을 처음 공부할 때 있었으면 좋았을 것으로 생각했던 바로 그 책이다.
--- p.18

2012년부터는 심층학습이 다양한 문제에 적용되어 성공을 거두기 시작했고 컴퓨터 비전(computer vision), 기계 번역, 자연어 이해, 음성 합성을 비롯한 광범위한 분야에서 최첨단 기술 개발에 기여했다. 이 책을 쓰고 있는 지금, 심층학습은 인간이 만들어낸 가장 강력한 함수 근사 기술이다.
--- p.20

심층강화학습 알고리즘은 일반적으로 많은 하이퍼파라미터(hyperparameter)를 갖는다. 예를 들어 네트워크의 유형, 아키텍처(architecture), 활성화 함수(activation function), 최적화 기법 및 학습률이 정해져야 한다. 좀 더 발전된 신경망 함수에는 경사 클리핑(gradient clipping)과 학습률 감소 계획이 포함될 수 있는데, 이것은 심층강화학습에서 오직 ‘심층’ 부분에만 해당된다!
--- p.50

‘몬테카를로’라는 이름이 특별히 무언가를 의미하는 것은 아니다. 단순히 ‘확률적 추정’의 또 다른 표현으로 기억될 뿐이다. 그러나 그 이름의 기원은 재미있다. 물리학자이자 컴퓨터 디자이너였던 니콜라스 메트로폴리스(Nicholas Metropolis)가 그 이름을 제안했는데, 그는 마니악(MANIAC) 컴퓨터라는 이상한 이름도 만들었다. 메트로폴리스는 단지 ‘몬테카를로로 가야 한다’는 이유로 친척들로부터 돈을 빌린 울람의 삼촌 이야기를 전해 들었다. 그 후, 몬테카를로라는 이름은 확률적 추정을 나타내는 이름으로 너무 적합해 보였다.
--- p.58

새로운 강화학습 알고리즘 또는 구성요소를 설계할 때, 설계한 알고리즘이 이론적으로 정확하다는 것을 구현 전에 입증할 필요가 있다. 이것은 연구를 수행하는 경우에 특별히 더 해당되는 이야기다. 이와 유사하게, 새로운 환경에 대한 문제를 풀려고 할 때는 알고리즘을 적용하기 전에 먼저 해당 문제가 강화학습으로 정말 풀 수 있는 문제인지를 확인할 필요가 있다. 특히 애플리케이션을 개발할 때 이러한 점을 더 고려해야 한다. 모든 것이 이론적으로 정확하고 강화학습으로 풀 수 있는 문제인데도 강화학습 알고리즘이 실패한다면 그것은 구현상의 오류 때문일 수 있다. 그렇다면 코드를 디버깅해야 한다.
--- p.226

실질적으로, 더 높은 수준의 패턴을 형성하는 것은 원래의 제어를 이용하여 제어 전략을 만드는 것과 동일하다. 이것은 코드가 개개의 피아노 건반으로부터 구성된 더 간단한 제어 전략이 되는 것과 마찬가지다. 이러한 기법은 일종의 메타 제어(meta control)이며, 사람은 언제든 이것을 할 수 있다. 아직까지는 강화학습 에이전트가 스스로 자신의 제어 전략을 설계하게 할 방법은 없다. 따라서 에이전트를 위해 메타 제어를 해야 한다. 에이전트의 입장에서 사람의 시각으로 더 높은 수준의 패턴을 설계해야 한다. 때로는 행동을 하나의 복잡한 행동으로 표현하는 대신 다수의 하위 행동을 조합하여 더 간단히 표현할 수도 있다.
--- p.348

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“지금까지 심층강화학습을 배우는 유일한 방법은 다양한 곳에 있는 정보를 조금씩 모아서 짜 맞추는 것이었다. 마침내 모든 지식을 한곳에 모아놓은 책을 갖게 되었다.”
- 매튜 라츠(Matthew Rahtz) (ETH 취리히의 기계학습 연구원)

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