Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods
안녕하세요! 오늘은 코세라(Coursera)에서 제공하는 ‘Sample-based Learning Methods’ 과정에 대해 소개하고, 제가 느낀 점 및 추천 이유를 공유하고자 합니다.
이 과정은 알버타 대학교(University of Alberta)에서 제공되며, 강화 학습( Reinforcement Learning) 전문 과정의 두 번째 과정으로 Monte Carlo 방법과 Temporal Difference Learning 방법을 중점적으로 다루고 있습니다. 이 과정은 실제 환경과의 상호작용을 통해 에이전트가 경험을 바탕으로 최적의 정책을 학습하는 알고리즘에 대해 배우는 것을 목표로 합니다.
특히, 이 과정의 매력은 모델의 동적성에 대한 사전 지식 없이도 최적의 행동을 달성할 수 있음을 강조합니다. 즉, 실제 경험에서 학습할 수 있는 능력을 개발하는 것입니다.
### 주요 내용 및 학습 목표
1. **몬테 카를로 방법(Monte Carlo Methods)**: 값 함수와 최적 정책을 추정하는 방법에 대해 배우며, 샘플링된 경험만으로도 어떻게 예측 및 제어가 가능한지를 이해합니다.
2. **Temporal Difference Learning(시간 차 학습)**: 기본 개념부터, TD 방법의 효율성과 적용 방안까지 다듬어 가며 학습합니다.
3. **Q-learning 및 Sarsa**: 컨트롤을 위한 다양한 알고리즘을 배우고, 이들 간의 차이를 이해하는 시간을 가집니다.
4. **Dyna 아키텍처**: 모델을 데이터에서 추정하고 가상의 경험을 생성하여 샘플 효율성을 개선하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
이 과정을 통해 독립적으로 탐색 문제를 해결하고, 실제 문제에 적용하는 능력을 길러줄 뿐만 아니라, 이론적 배경을 충분히 제공하여 이해의 폭을 넓혀 줄 것입니다. 제가 직접 수업을 듣고 나서 느낀 점은 이론과 실제를 잘 연결해주는 수업 진행방식입니다.
결론적으로, ‘Sample-based Learning Methods’ 과정은 강화 학습에 관심이 있는 누구에게나 강력히 추천합니다. 이 과정을 통해 여러분도 최적의 정책을 학습하는 데 큰 도움이 될 것입니다!
코세라에서 만나요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods