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YouTube, Machine learning 1 - 22. 강화학습
강화학습이란?
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00:07강화학습(reinforcement learning) 설명 시작!
00:24강화학습의 포인트 : 경험
00:30경험(행동)의 결과가 유리했다면 상을, 불리했다면 벌을 받습니다. 이 과정을 반복해 상을 계속 받는 행동을 학습하는 것이 강화학습의 핵심입니다.
00:54게임의 실력을 키워가는 것에 빗대어 강화학습을 설명합니다.
02:38게임 플레이에서 용어만 바꾸어 강화학습을 설명합니다.
02:40게임 == 환경(environment)
02:43게이머 == 에이전트(agent)
02:48상태 ==state, 상벌 == 보상(reward)
02:56판단 == 정책(policy)
03:02행동 == action
03:09강화학습은 '상태'에 따라서 더 많은 '보상'을 받을 수 있는 '행동'을 '에이전트'가 할 수 있도록 하는 '정책'을 만드는 것이 목적입니다.
03:26강화학습으로 할 수 있는 일들. https://bit.ly/ml1-reinforcement-list 링크에 접속하면 강화학습 예시 url, 설명, 데이터를 만드는 방법(에이전트/환경/행동/보상/상태)이 설명되어 있습니다!
03:37앞에서 간단하게 강화학습의 개념에 대해 살펴보았습니다. 여기부터는 기계학습의 전체적인 분류 flow에 대해서 정리하고 영상을 마무리합니다.
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