Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning
안녕하세요, 여러분!
오늘은 Coursera에서 제공하는 “Fundamentals of Reinforcement Learning”이라는 과정을 소개하고 리뷰하려고 합니다. 이 과정은 알버타 대학교와 Onlea에서 제공하며, 강화 학습의 기초부터 시작하여 실제 산업 문제에 적용할 수 있는 다양한 기술을 배울 수 있는 프로그램입니다.
과정 개요
강화 학습은 머신러닝의 한 분야이지만, 자동화된 의사결정과 AI의 일반적인 형식으로도 활용됩니다. 이 과정에서는 에이전트가 세상과 상호작용하면서 행동을 명시적으로 취하는 통계적 학습 기법을 소개합니다. 오늘날, 많은 기업들이 대화형 에이전트와 지능형 의사결정에 관심을 갖고 있는 만큼, 이러한 학습 에이전트의 중요성과 도전 과제를 이해하는 것이 필수적입니다.
주요 내용
- 강화 학습 기초: 과정에 대한 전반적인 소개와 로드맵을 제공.
- 순차적 의사결정의 이해: 탐험-착취 균형 이해하기.
- 마르코프 결정 과정: 문제를 MDP로 변환하는 방법 배우기.
- 가치 함수 및 벨만 방정식: 최적의 정책을 찾기 위한 기초 학습.
- 동적 프로그래밍: MDP 모델을 가정하고 가치 함수 및 최적 정책을 계산하는 방법.
추천하는 이유
이 과정은 실제 산업 문제에 적용 가능한 다양한 알고리즘과 기법을 습득하는 데 큰 도움이 됩니다. 무엇보다도, 실습이 포함되어 있어 이론을 공부하면서 동시에 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 과정이 잘 구조화되어 있어 초보자도 쉽게 따라갈 수 있습니다.
마무리하며
강화 학습에 관심이 있는 모든 분들에게 이 과정을 추천합니다. 향후 AI 및 머신러닝 분야에서 반드시 필요한 지식과 기술을 쌓을 수 있는 기회가 될 것입니다. Coursera에서 이 과정을 수강해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning