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이 책에서는 다음과 같은 강화 학습 기술을 경험하고 배울 수 있어요~
– 파이썬으로 블랙잭 봇 만들기
– OpenAI 짐 레트로로 2D 게임(비행기 게임)을 자동 플레이하는 에이전트 만들기
– UnityML로 3D 게임(공 균형 유지하기 게임)을 자동 플레이하는 에이전트 만들기
– AWS 딥레이서에서 자율 주행 에이전트 만들기
– MS 에저에서 분산 강화 학습 실습하기
– NAS로 자동 신경망 구성 실습하기
1. 블랙잭 봇부터 자동 신경망 구성까지 실제 동작하는 강화 학습 에이전트 만들기
강화 학습으로 만든 알파고! 강화 학습은 대체 무엇이고 어떤 원리로 동작할까? 직접 만들고 실행하면서 공부하다 보면 강화 학습을 쉽게 이해할 수 있다! 나보다 게임을 더 잘하는 블랙잭, 2D·3D 게임 플레이 봇, 내가 정한 규칙에 맞게 트랙을 달리는 자율 주행 AWS 딥레이서, 내가 하는 질문에 척척 대답하는 GPT-2 꼬맹이 자비스, 신경망을 자동으로 만들어 주는 NAS까지! 책 한 권으로 강화 학습 공부를 끝내 보자!
2. 마르코프 결정 과정, 몬테카를로 학습, PPO 알고리즘 등 강화 학습 이론 소개
강화 학습의 이론 공부도 빼놓을 수 없다! 영화 [엣지 오브 투모로우]로 마르코프 결정 과정이 무엇인지 이해하는 것으로 시작하여 블랙잭 봇을 만들며 몬테카를로 학습을 배우고, 게임 봇이나 아마존 딥레이서에 적용하는 PPO 알고리즘 등 ‘강화 학습에 입문하려면 꼭 알아야 하는 알고리즘’을 수식과 함께 소개했다.
3. AWS 딥레이서, MS 에저 분산 강화 학습 등 상용 서비스 활용 방법 수록
강화 학습을 현실에 적용할 수 있는지 알고 싶다면 상용 서비스를 직접 사용해 보면 된다! AWS 딥레이서 서비스로 자율 주행 자동차를 만들어 전 세계 사용자와 대결해 보고, MS 에저 분산 강화 학습을 실습하여 실제 강화 학습을 효과적으로 할 수 있는 분산 시스템도 경험해 본다!
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강화학습 검색 – 인터넷교보문고
쿠폰; 이벤트; 무료배송; 바로배송; MD의선택; 오늘의책; 미리보기; eBook대여 … [컴퓨터/IT] 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 …
Source: search.kyobobook.co.kr
Date Published: 10/13/2022
View: 6518
[강화학습 추천서] 심층 강화학습 인 액션
아마, 다른 강화학습 책 혹은 Introduction to Reinforcement Learning의 번역본인 [단단한 강화학습] 책의 앞 부분에 해당하는 기본 내용들에 대해 학습 …
Source: mustlearning.tistory.com
Date Published: 1/6/2022
View: 9611
강화학습 분야의 바이블이 곧 출간됩니다! – 제이펍 – 티스토리
네. 여러분이 지금 머리에 떠올리고 계신 바로 그 책, 《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》이 드/디/어 번역 출간됩니다.
Source: jpub.tistory.com
Date Published: 12/30/2022
View: 8892
텐서플로로 살펴보는 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 강화학습 알고리즘
알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 복잡한 이론을 두루뭉술하게 설명하는 대신, …
Source: book.interpark.com
Date Published: 3/22/2022
View: 6185
강화학습 첫걸음 – 한빛출판네트워크
텐서플로 코드로 입문하는 강화학습의 세계. 알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 …
Source: m.hanbit.co.kr
Date Published: 10/18/2022
View: 7378
강화학습 공부 자료 정리 – MCLearning’s FrontEnd StudyRoom
강화학습 공부를 하기위해서 매번 찾아야하는 번거로움을 줄이기 위해 자료들을 … 후기 논문까지 다루기 때문에 Sutton 교수님 책 다읽고 그 다음 읽을 책으로 추천 …
Source: mclearninglab.tistory.com
Date Published: 1/24/2021
View: 5509
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주제에 대한 기사 평가 강화 학습 책
- Author: 두잇하면 된다!
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- Date Published: 2021. 6. 23.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=AI_uisxPs8Q
[강화학습 추천서] 심층 강화학습 인 액션
모든 학문에는 끝판왕 분야가 있기 마련입니다. 개인적으로 통계학에서는 ‘베이지안 통계학’이 끝판왕이라고 생각하며, 인공지능 관련(머신러닝, 딥러닝)분야에서의 끝판왕은 ‘강화학습’이라고 생각합니다.
이런 끝판왕 학문들은 공통점이 있는데, 공부하기가 참 어렵다는 것입니다. 기본적으로 내용이 어려운 것도 있지만, 가장 중요한 것은 다양한 교육자료가 부족하기 떄문입니다. 우리는 엄청나게 많은 시간을 구글에서 설명자료를 찾는데 투자합니다. 목적은 최대한 쉽고 간단하게 설명한 포스팅을 찾기 위함입니다. 하지만 이 두 분야는 그러기가 참 쉽지 않습니다. 애초에 글들이 많이 안올라와 있는 것이 가장 큰 이유입니다. 올라와 있는 자료들도 어디선가 많이 본 자료들을 재탕 및 재활용하는 포스팅들을 심심치 않게 볼 수도 있기마련입니다.
베이지안 통계학에서의 핵심인 Sampling(Importance Sampling, Gibbs Sampling 등..) 기법들은 현대 기계학습과 딥러닝 분야에서 많이 사용되는 주제이기때문에 그래도 다양한 포스팅들을 볼 수 있는 것 같습니다. 하지만 강화학습은 그러지 못한 것이 현실입니다. 강화학습을 활용하는 프로젝트를 리딩하고 있는 저로써는 정말로 공부하기 어려운 주제 중 하나라고 매일매일 느끼고 있습니다.
출판사 ‘제이펍’에서 출판한 인공지능 관련 서적들
강화학습을 입문하는 사람들의 기본적인 진입 패턴은 아마도 다음과 같을 겁니다.
1. 리차드 S. 소튼의 [Introduction to Reinforcement Learning] 입문 혹은 David Silver의 강화학습 강의 영상(유튜브)
(Introduction to Reinforcement Learning은 현재 ‘단단한 강화학습’으로 변역이 되어 출간되었음)
2. 김성훈 교수님의 강화학습 강의 (유튜브)
3. 팡요랩의 강화학습 강의 (유튜브)
아마 이 안에서 강화학습 입문이 시작될 확률이 매우 높을 거라고 생각합니다. 사실 어떤 것부터 시작해도 똑같은 문제에 직면하기 마련입니다. 이유는 위 3가지의 교육자료는 동일한 Source를 기반으로 진행되었기 때문입니다. 강화학습을 구현 하면서 정말 어려운 것이, 예제는 이해하겠는데, 이걸 ‘실전’에 적용시킬 때는 완전히 다른 세계가 펼처지는 것이 정말 큰 어려움으로 다가옵니다.
이런 상황에서 우리는 다방면으로 강화학습을 적용시킨 사례들과 참고할 수 있는 코드를 공부할 수 있으면 좋은데, 구글에서는 ‘CartPole’예제를 뺴두고는 딱히 찾을 수가 없는 것이 현실입니다. 강화학습은 풀고자 하는 문제에 따라 정말 천지차이인데, 참고할만한 자료가 많이 부족한 것이 큰 문제입니다.
이 문제를 해결해줄만한 책이 이번에 제이펍에서 출판한 [심층 강화학습 인 액션]입니다.
심층 강화학습 인 액션 (제이펍)
보통의 강화학습 교육자료들은 강화학습의 근본이 되는 ‘마르코프 결정 프로세스’ 및 ‘벨만 방정식’을 기준으로 빌드업을 합니다. 강화학습을 하는 입장에서 위 이론은 무조건 숙지하고 있어야하는 것이 맞지만 수리모형이 기본이 되는 책의 전개는 많은 독자들이 어려움을 겪게 되는 문제가 발생합니다. 이 책에서 추구하는 방향은 난이도를 낮추고자 하는 것에 있습니다.
수식을 활용한 전개보다는 사례와 비유를 통한 설명에 더 비중을 두고 있습니다. 또한 구글에서 보던 “그 자료”를 더이상 안 볼 수가 있습니다. 물론 Cart Pole예제를 사용하기는 하지만, 접근 방식을 더 심층적인 내용에서 쉽게 풀어쓴 것을 느낄 수가 있는 책이었습니다. 그렇기에 강화학습을 공부하기에 매우 훌륭한 책 중 하나라고 생각이 들었습니다.
나머지, 이 책의 장점 중 하나는 ‘Multi Agent’에 대한 설명이 포함이 되었다는 것입니다. 강화학습을 공부하고 연구하는 사람들의 최종목적지는 ‘Multi Agent’에 있습니다. 하지만 검색하면 뭐 나오는 것이 없습니다. (차라리 CartPole같은 중복 예제라도 나와줬으면 좋겠습니다.) 이 책은 이 부분을 다루고 있기에, 강화학습에 매우 큰 도움이 될 수가 있습니다.
저도 이 책을 읽으면서 제가 진행 중이고 연구중이던 프로젝트에서 잘 안풀리던 문제를 해결할 수 있는 하나의 돌파구를 찾은 것 같기에 매우 만족하고 있습니다. 계속 두고두고 참고하면서 읽을 것 같습니다. 매우 추천되는 책 중 하나입니다.
다만, 한가지 유의할점은 강화학습에 대한 지식이 0인 상태로 읽으면 많이 어려울 수도 있으며, DQN에 대한 기본 지식또한 필요하지 않을까라고 생각이 듭니다. 제가 ‘마르코프 의사결정 프로세스’, ‘벨만 방정식’ ,’DQN’등의 기본지식들은 있는 상황에서 책을 접했기에 큰 어려움은 없었으나, 만약 그러지 않으신 독자들에게는 책이 처음에 무슨 소리를 하는지 모를 수도 있을 것 같다라는 생각이 들었습니다. 쉽게 설명한 만큼, 수리적 이론과 증명 내용은 부족할 수도 있기 때문입니다.
아마, 다른 강화학습 책 혹은 Introduction to Reinforcement Learning의 번역본인 [단단한 강화학습] 책의 앞 부분에 해당하는 기본 내용들에 대해 학습을 하고 이 책을 접하시면 효율이 올라갈 것 같습니다.
이 책을 시작할 때는 저는 다음과 같다고 생각합니다.
– 마르코프 의사결정과 벨만 방정식을 숙지한 상황
– DQN, Actor-Critic 등에 대해서 들어는본 적이 있는 상황
이 정도에서 이 책을 접하시면 매우 큰 도움이 될 수 있을거라고 생각합니다.
[이 포스팅은 제이펍으로 부터 서평이벤트 당첨으로 작성되었습니다.]
강화학습 분야의 바이블이 곧 출간됩니다!
네. 여러분이 지금 머리에 떠올리고 계신 바로 그 책, 《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》이 드/디/어 번역 출간됩니다. 《인공지능 1: 현대적 접근방식(제3판)》, 《인공지능 2: 현대적 접근방식(제3판)》, 《패턴인식과 머신러닝》, 《심층 학습(Deep Learning)》, 《신경망과 심층학습》 등 인공지능 분야에서 교과서와 같은 책, 코드보다는 이론과 수식 중심으로 원리를 설명하는 책들을 많이 펴내서인지 《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》이 언제 출간되는지에 대한 문의뿐만 아니라 이 책의 판권이 저희에게 있다는 걸 어떻게 아시고 이 책을 번역하고 싶다는 역자 지원 연락도 정말 많이 받았던 책입니다.
《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》
네. 원서는 이렇게 생겼죠. 원서가 유명하고, 그래서 국내 독자들이 원서 표지를 잘 인지하고 있을 때는 저희는 번역서 출간 시에 굳이 표지를 바꾸지 않았었는데요. 이번에는 과감하게 표지 디자인을 변경하였습니다. 중국의 머신러닝 입문서로 유명한 《단단한 머신러닝》을 펴내면서 새로 도안한 디자인을 이번 번역서에도 적용하였습니다. 제목 또한 《단단한 강화학습: 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서》로 나올 예정입니다. 첨언하자면, 앞으로 인공지능 각 분야의 기술을 코드가 아닌, 이론과 수식으로 인공지능 원리를 제대로 설명하는 교과서와 같은 성격의 책 은 이와 같은 이름으로 출간할 예정이고요. 강화학습 번역서 표지는 요로코롬 생겼답니다!
리처드 서튼(Richard S. Sutton), 앤드류 바르토(Andrew G. Barto) 교수께서 무려 20년 만에 (3판도 20년 뒤에??) 개정한 이번 책은 1판의 장점을 살리고, 여기에 신뢰 상한(Upper Confidence Bound, UCB), 기댓값 살사(Expected Sarsa), 이중 학습(Double Learning), 트리 보강(tree-backup), Q(𝜎), 실시간 동적 프로그래밍(Real Time Dynamic Programing, RTDP), 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 등 최신의 알고리즘을 포함하였습니다. 또한 강화학습과 심리학의 관계를 다룬 14장, 강화학습과 신경과학의 관계를 다룬 15장이 새롭게 추가되었습니다. 그리고 아타리(Atari) 게임, 왓슨(Watson)의 도박 전략, 알파고와 알파고 제로 같은 바둑(Go) 프로그램에 대한 내용도 사례 연구로 새롭게 추가하여 1판의 거의 두 배 분량으로 출간됩니다.
번역은 대학과 대학원에서 인공위성 제어와 머신러닝으로 박사 학위를 받으시고, 지금은 인공위성 개발 업체에서 위성 충돌 회피 및 위성 영상 분석을 위한 기계학습 방법을 연구하고 있는 김성우 님께서 맡아주셨습니다. 책 번역은 처음인 데다 중압감이 상당한 이 책을 번역하시느라 1년 넘게 고생을 하셨는데요. 그만큼 용어 하나, 문장 하나하나에 많은 노력을 기울이셨고, 그 결과는 곧 여러분에게 공개될 것 같습니다. 아니 아래 샘플 PDF만 봐도 아실 수 있을 것 같습니다. 탈고 후 출간까지도 거의 반년 가까이 걸렸는데요. 그 기간에도 잠을 반납하고 많은 시간을 할애해 주셨습니다. 좋은 책 출간을 위해 애써 주셔서 고맙습니다. 더불어 베타리더들의 날카로운 지적도 더 완성도 높은 책을 펴내는 데 많은 도움이 되었답니다. 역자님도, 베타리더분들도 모두 감사드립니다!
책은 이달 말에 출간됩니다. 책 내용이 궁금하신 분들은 아래 샘플 PDF를 마구 이용해 주세요! 곧 찾아뵙겠습니다!
■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 1판 머리말, 표기법 안내, 베타리더 후기, 1장 ‘소개’ 일부, 3장 ‘유한 마르코프 결정 과정’ 일부, 7장 ‘n단계 부트스트랩’ 일부, 16장 ‘적용 및 사례 연구’ 일부)
단단한강화학습_sample.pdf
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강화학습 첫걸음
한빛미디어 기계학습 첫걸음 계보에 또 한권의 책이 추가되었다. 보통 기계학습이라고 하면 비지도학습, 지도학습, 강화학습, 이렇게 세 가지로 구분해서 이 야기한다. 이번책은 “강화학습”에 대한 이야기를 풀어내는 강화학습 첫걸음이다. 그간 첫 걸음 시리즈를 무척 유익하게 봐왔었기 때문에 이번책에 대한 기대 또한 상당했는데 역시 만족스러웠다.
강화학습 첫걸음 – 아서줄리아나 지음 송교석 옮김
위에 책 사진만 보면 상당히 얇기 때문에 거부감이 없겠다. 하지만 이 책은 “강화학습”에 대한 첫걸음이지 기계학습에 대한 첫걸음 책이 아니기 때문에 다양한 사전지식을 필요로 한다. 기본적으로 python, TensorFlow, 기계학습, 약간의 수학적 지식에 대한 부분은 어느정도 감이 있는 상태에서 시작하는 것을 권한다. 아래는 이러한 부분을 채워줄 수 있는 한빛미디어에서 발간된 첫걸음 시리즈다.
한빛미디어 첫걸음 시리즈
책의 내용을 살펴보면 멀티암드 밴딧(multi-armed bandit) 문제를 시작으로 마르코프 결정 과정(MDP) 문제를 순서대로 다룬다. 이어서 곧바로 강화학습 문제를 푸는 Q 러닝의 기본에 대해서 다루고 더 진보한 딥 Q 네트워크(DQN) 를 설명한다. 끝으로 강화학습 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 비동기적 어드밴티지 액터-크리틱(A3C) 기법에 대해서 설명한다.
책의 모든 예제는 GitHub 에 있기 때문에 쉽게 다운로드 받고 필요시 issue 를 제기할 수 있다. 하지만 언제나 강조 하듯이 백문이 불여일타. 웬만하면 직접 예제를 타이핑하며 공부하는 방식을 추천한다. 그래야 오래 기억에 남고 코드가 눈에 들어온다. (아이러니 하지 않나? 손으로 코드를 타이핑하는데 눈에 들어온다니. 사실 실습코드를 제공하는 대부분의 프로그래밍 책이 그러하다)
강화학습 프레임워크
강화학습의 기본이 되는 프레임워크에 대한 다이어그램이다. 액션(action), 보상(reward), 상태(state), 에이전트(agent), 행위(action) 이 다섯개의 용어는 강화학습 분야에 항상 따라다니는 단어이므로 필수로 익혀두도록 하자. 강화학습 관련된 어떤 자료를 봐도 통일되어 사용 되는 단어다.
책을 읽어내려가다 보면 아래와 같은 수식을 종종 보게 된다. 강화학습을 맛만 보려는 사람은 흘려넘어가도 전체 큰 프레임에는 크게 지장이 없지만 사실 그렇게 해서는 다른 문제를 딥하게 접근하는데 어려움이 따른다. 내 경우에는 그나마 다른 첫걸음 시리즈에서 이미 수학적 이야기를 많이 봤기 때문에 그나마 살짝 이해하며 넘어갈 수 있었다.
수학적 이해가 필요하다
책의 후반부에 가면 추억의 게임인 둠을 강화학습 하는 것에 대한 내용도 다루기 때문에 뭔가 어렵게 읽고나면 보상(reward) 받는 기분이 든다. 사실 기계학습을 전공으로 해도 분야가 다르면 강화학습을 건드릴 일이 없을 수도 있다. 하지만 앞으로 많은 분야에 기계학습이 도입될테고 강화학습에 대한 기대치도 계속 높아지고 있기 때문에 미리 이 책으로 맛보는 것은 훌륭한 선택이겠다. 혹시 이 책이 어렵게 느껴진다면 홍콩과기대 김성훈 교수님의 유튜브를 함께 보도록 하자. 이해를 도울 수 있을 것이다.
“이 책은 신경망과 경사하강법 등 머신러닝 기술에 어느 정도 익숙한 독자를 대상으로 쓰였습니다” 라는 본문의 내용처럼 “첫걸음” 시리즈지만 첫걸음처럼 느껴지지 않는 그런 책이다. 강화학습이라는 것 자체가 기계학습의 한 분야라서 지도학습 등 다른 분야에 어느정도 지식이 없으면 읽을 수 없는 것이 마땅한 이치다. 그렇기 때문에 책의 난이도로 서평을 하기는 어려울 것이다. 적어도 이 책은 강화학습에 대한 전반적인 내용을 충실히 다루고 있으며 예제를 통해 실습을 도와주고 있기 때문에 좋은 귀감을 준다. 다만 아쉬운 점이 있다면 첫걸음 시리즈에 맞게 컬라였다면 어땠을까? 송교석님이 앞서 옮기신 신경망 첫걸음을 보면 컬러책이 주는 버프를 포기하는 것이 쉽지 않다는 것을 알 수 있다.
MCLearning’s FrontEnd StudyRoom
강화학습 공부를 하기위해서 매번 찾아야하는 번거로움을 줄이기 위해 자료들을 모아놓기로 했다.
Online Tutorial(Video)
기본적인 개념 뿐만 아니라 강화학습과 관련된 영상들을 정리하였다.
Online Tutorial(Text)
Book
Github
키워드에 대한 정보 강화 학습 책
다음은 Bing에서 강화 학습 책 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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