Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)’ 과정에 대해 소개하고 자랑스럽게도 추천하고 싶어요. 이 과정은 강화 학습의 기본 개념을 통합하여 실제 문제를 해결할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다.
이 과정은 저에게 많은 것을 가르쳐 주었고, 딥러닝 및 기계 학습의 응용 분야에 대한 깊은 이해를 쌓게 해주었습니다. 제가 이 과정을 진행하면서 느낀 몇 가지 주요 포인트를 공유하겠습니다.
### 과정 개요
이 과정은 수업 1, 2, 3에서 배운 지식을 종합하여 진정한 RL 솔루션을 구현하게 됩니다. 문제 formulation, 알고리즘 선택, 파라미터 선택 및 표현 설계 등 각 구성 요소가 어떻게 조화를 이루는지를 배울 수 있습니다.
### 주요 마일스톤
1. **문제를 MDP로 공식화하기**
– 제공된 문제 설명을 MDP로 변환하고, 기초 환경 코드를 완성해 전체 MDP를 구축합니다.
2. **올바른 알고리즘 선택하기**
– 주어진 환경에 적합한 세 가지 알고리즘 중 하나를 선택하고 논의합니다.
3. **핵심 성능 파라미터 식별하기**
– 에이전트 성능에 영향을 미치는 주요 파라미터를 식별하고, 다양한 옵션을 이해하고 심층 조사할 파라미터를 선정합니다.
4. **에이전트 구현하기**
– Expected Sarsa 또는 Q-learning을 이용해 에이전트를 구현합니다. 이를 통해 에이전트의 정확성을 검증합니다.
5. **파라미터 연구 제출하기**
– 파라미터를 선택하고, 다양한 파라미터 값으로 에이전트 성능을 조사합니다. 이를 통해 파라미터가 에이전트 성능에 미치는 영향을 시각화합니다.
### 추천 이유
이 과정은 실제 문제를 해결하는 데 필요한 모든 요소를 포괄하고 있어, 실용적인 학습을 제공합니다. 실습을 통해 이론을 확실히 이해할 수 있었고, 다양한 알고리즘 및 파라미터 선택에 대한 실용적인 경험을 갖게 되었습니다. 또한, 지원하는 커뮤니티와 피드백은 매우 인상적이어서, 학습을 더욱 촉진했습니다.
마지막으로, 이 과정을 통해 나만의 프로젝트를 제작하게 되어 매우 뜻깊었습니다. 강화 학습에 관심이 있다면 이 과정은 여러분에게 큰 도움이 될 것입니다.
언제나 기계 학습 학습 여정에 행운이 가득하길 바랍니다! 감사합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system