강화학습 기초부터 응용까지

🤖 강화학습 초짜들이 만나 정리한 스터디 기록

강화학습의 'ㄱ' 자도 모르는 4명이 만나 방학동안 공부한 내용을 기록합니다. 처음 강화학습을 공부하는 사람들도 이해하기 쉽게 내용을 정리하고자 합니다. 프로그래머를 위한 강화학습 교재를 기반으로 하며, 다른 여러 학습자료를 활용하여 내용을 구성하였습니다.

• Period : 2024/01/09 - 2024/02/26 (두 달)

📁 Contents

1. 강화학습 기본 개념

• 마코프 속성과 마코프 연쇄
• 마코프 보상과정(MRP)와 벨만 방정식(Bellman Equation)

2. 강화학습 기본 알고리즘

• 마코프 결정과정(MDP, Markov Decisioin Process)
• MDP 행동 가치 함수(Q함수)와 MDP 최적 가치 함수
• 정책 평가와 정책 제어 / 모델 기반과 모델 프리
• 다이내믹 프로그래밍
• 몬테카를로 방법
• TD와 SARSA
• Q-Learning

🧑‍💻 Contributors

임소영	이강훈	조수현	한주상