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위키

강화학습

섹션

5개

강의

38개

커리큘럼

5개 섹션, 38개 강의

  1. 1

    기본 개념

    1. 1.1강화학습이란 무엇인가
    2. 1.2지도학습과 강화학습의 차이
    3. 1.3강화학습의 역사
    4. 1.4행위자
    5. 1.5환경
    6. 1.6강화학습의 시간 구조
    7. 1.7마코프 결정 과정
    8. 1.8gymnasium
    9. 1.9할인
    10. 1.10심리학적 할인
    11. 1.11가치
  2. 2

    추정과 탐색

    1. 2.1동적 계획법
    2. 2.2반복적 정책 평가법 실습
    3. 2.3가치 반복과 정책 반복
    4. 2.4가치 반복과 정책 반복 실습
    5. 2.5MAB
    6. 2.6입실론 탐욕법
  3. 3

    제어와 딥러닝

    1. 3.1몬테카를로
    2. 3.2시간차 학습
    3. 3.3제어 문제
    4. 3.4Q 학습
  4. 4

    심층 강화학습

    1. 4.1심층 강화학습
    2. 4.2딥러닝
    3. 4.3가치 기반 강화 학습
    4. 4.4경험 리플레이
    5. 4.5정책 경사
    6. 4.6Actor-Critic
    7. 4.7Gymnasium과 Stable-Baselines3
  5. 5

    최근 동향

    1. 5.1[사례] 선박 제어
    2. 5.2PPO
    3. 5.3GRPO
    4. 5.4off-policy 정책 경사
    5. 5.5알파고
    6. 5.6다른 방법들
    7. 5.7인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)
    8. 5.8RLHF의 대안
    9. 5.9직접 선호 최적화(DPO)
    10. 5.10강화학습의 어려움