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설명
강화 학습 (COSC 4P83로도 개설) 다중 무장강도 문제, 마르코프 결정 과정, 모델 기반 및 모델 프리 방법(동적 계획법, 몬테카를로 방법, 시차(temporal-difference) 방법 등)을 포함한 기본 강화 학습 개념 소개. 가치 함수 및 정책 학습을 위한 방법과 근사 해법을 포함한 딥 강화 학습.
원문 참조 텍스트
Reinforcement Learning (also offered as COSC 4P83) Introduction to fundamental reinforcement learning concepts including multi-armed bandits, Markov decision processes, model-based and model-free methods (such as dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference methods) for learning value and policy functions. Approximation solutions including deep reinforcement learning.
출처 및 참고문헌
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출처 참조 : https://brocku.ca/webcal/2024/graduate/cosc.html