귀차니스트

sutton 교수의 Reinforcement Learning An Introduction을 읽고 공부하기 이번에는 챕터1에서 봤던 exercise들을 풀어봄 Exercise 1.1: Self-Play 학습하는 에이전트가 스스로와 틱택토게임을 하면 어떤 일이 일어날까? 에이전트는 action을 선택할 때 서로 다른 policy를 학습할까? 그러니까 알파고는 알파고 스스로와 게임을 했다고 하는데 마치 알파고처럼 스스로와 게임을 하면 그렇지 않은 상태와 비교해 각각의 알파고는 다른 policy를 학습할까?라고 물어보는 것 같다. 틱택토 게임의 경우 X가 먼저두고 O이 나중에 둔다. 아무것도 놓지 않은 틱택토의 초기 상태는 모든 state 테이블이 0.5의 값을 가지고 있다. 하지만 X가 먼저 게임을 시작하면 ..

sutton 교수의 Reinforcement Learning An Introduction을 읽고 공부하기 Introduction 환경과 상호작용을 통해 학습하는 것은 아주 기본적인 아이디어다 의심의 여지 없이 우리의 삶에서 환경과 상호작용하며 학습하는 것은 환경과 우리 자신에 더 잘 알 수 있는 방법이다 이 책에서는 이러한 상호작용으로 목표에 달성하는 다양한 learning method들을 평가한다 reinforcement learning은 다른 어떠한 머신러닝 알고리즘보다 목표지향적인 알고리즘이라 할 수 있다 1.1 Reinforcement Learning Reinforcement Learning은 reward signal을 최대화 시키면서 학습한다. 에이전트는 어떤 action을 해야하는지가 아니라 ..