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강화학습 첫걸음 : 텐서플로로 살펴보는 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 강화학습 알고리즘
강화학습 첫걸음 : 텐서플로로 살펴보는 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 강화학습 알고리즘
- 자료유형
- 동서단행본
- ISBN
- 9791162240298 93000 : \18000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- DDC
- 006.31-22
- 청구기호
- 006.31 J94s6
- 서명/저자
- 강화학습 첫걸음 : 텐서플로로 살펴보는 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 강화학습 알고리즘 / 아서 줄리아니 지음 ; 송교석 옮김
- 원서명
- [원표제]Simple reinforcement learning with Tensorflow
- 발행사항
- 서울 : 한빛미디어, 2017
- 형태사항
- 179 p. : 삽화 ; 23 cm
- 주기사항
- 색인수록
- 기타저자
- Juliani, Arthur
- 기타저자
- 송교석
- Control Number
- bwcl:99970
- 책소개
-
알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 복잡한 이론을 두루뭉술하게 설명하는 대신, 예제 코드를 직접 돌려보며 강화학습 알고리즘을 익히게 도와준다.
기본적인 텐서플로 사용법은 알지만 강화학습은 처음인 개발자를 대상으로, 주요 강화학습 알고리즘이 어떤 원리이며 어떻게 구현할 수 있는지 알려준다. 오픈AI 짐의 카트-폴, 얼어붙은 강 같은 고전 문제부터 <둠> 같은 3D 게임까지 이르기까지 흥미로운 예제를 통해 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 등 주요 강화학습 알고리즘을 알차게 배울 수 있다.
소장정보
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