[ML/강화학습] 강화학습의 기본 이론_ 몬테카를로를 활용한 정책반복

이전에 강화학습 이론은 우리가 환경에 대한 정보를 안다는 가정을 했었다. 환경이란, 상태의 종류 = S 행동의 종류 = A 행동을 했을 때의 보상 = R 이전에 배웠던 내용들 강화학습의 목표는 무엇일까? : 마르코프 결정 과정 최적의 행동은 어떻게 찾을까? : 동적계획법 (feat 정책반복) 저 효율적으로 최적 행동을 찾을 수는 없을까? : 비동기적 동적계획법 몬테카를로 등장 배경 동적계획법 아래에서 강화학습은 미로(환경)에 대한 정보가 주어지고 그 미로를 통과하기 위한 최적 루트를 찾는 것과 같다. 하지만, 통제된 환경이 아닌 현실세계에서 우리는 위와 같은 정보를 알수가 없다. 그래서 우리는 현재 환경에 대한 정보가 없을때에도 최적의 행동이 무엇인지 찾을 수 있어야 한다. 다시한번 강화학습의 목표와 방..
IT/Machine learning 2022. 10. 3. 18:29
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