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[강화학습] 1. Introduction to Reinforcement Learning

강화학습((Reinforcement Learning))이란? 강화학습((Reinforcement Learning, RL))은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 어떤 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 전략을 학습하는 과정이다. 여기서 중요한 점은 강화학습은 머신러닝의 학습 기법 중 하나이지만, 학습하는 방식은 일반적인 머신러닝과는 다르다는 점이다. 머신러닝과 강화학습의 차이점 학습 방식 피드백의 형태 환경 사용 데이터 머신러닝 -Supervised Learning -Unsupervised Learning -Instant Feedback -Correct Answer -Static Dataset -Fixed Dataset 강화학습 -No Supervisor -By Trial a..

산업공학/Reinforcement Learning 2024.02.06
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안녕하세요, 퀀트에 관심 있는 산업공학과와 소프트웨어융합학과 학생입니다. 학부 생활하며 공부했던 내용을 담은 기술 블로그입니다. 블로그 내의 게시글들은 수익 창출 목적이 아닌 오로지 학습 정리용입니다.

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강화학습, 민감도, 심플렉스, 머신러닝, 민감도 분석, arimax, 배열, 최적화, 경제성공학, TSP, 금융, 딥러닝, 전처리, 조합최적화, 손실함수, pytorch, 선형계획, 경영과학, C++, 자료구조,

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