강화 학습의 수학적 기초

(2025년 3월) 6,000+ 스타 획득

• 이 교재는 6,000개 이상의 스타를 받았음. 많은 독자들에게 도움이 되어 기쁨.

(2024년 12월) 영어 강의 비디오

• 영어 오픈 코스가 온라인으로 제공됨. 유튜브 채널에서 강의 비디오를 확인할 수 있음.
• 강화 학습 개요, 기본 개념, 벨만 방정식, 가치 반복 및 정책 반복, 몬테카를로 학습, 확률적 근사 및 SGD, 시간 차 학습, 가치 함수 근사, 정책 그래디언트 방법 등의 주제를 다룸.

왜 새로운 강화 학습 책인가?

• 이 책은 강화 학습의 기본 개념, 문제, 알고리듬을 수학적으로 친근하게 소개하는 것을 목표로 함.
• 알고리듬의 절차뿐만 아니라 왜 설계되었고 효과적인지 이해할 수 있도록 수학적 관점에서 설명.
• 수학의 깊이는 적절한 수준으로 조절되어 있으며, 독자가 선택적으로 읽을 수 있는 예시를 제공함.
• 알고리듬의 핵심 아이디어를 복잡한 요소와 분리하여 독자가 더 잘 이해할 수 있도록 함.
• 각 장은 이전 장을 기반으로 구성되어 있으며, 다음 장을 위한 기초를 제공함.

내용

• 이 책은 10개의 장으로 구성되어 있으며, 기본 도구와 알고리듬에 관한 두 부분으로 나뉨.
• 각 장은 상호 연관되어 있으며, 초반 장을 먼저 공부하는 것이 필요함.

독자층

• 이 책은 강화 학습에 관심 있는 학부 고학년, 대학원생, 연구자 및 실무자를 대상으로 함.
• 강화 학습에 대한 배경 지식이 없어도 이해할 수 있도록 기본 개념부터 시작함.
• 확률 이론과 선형 대수에 대한 지식이 필요하며, 필요한 수학 기초는 부록에 포함되어 있음.

강의 비디오

• 책과 강의 비디오를 결합하여 더 나은 학습을 할 수 있음.
• 중국어 강의 비디오는 Bilibili 채널과 유튜브 채널에서 확인 가능하며, 2025년 2월까지 1,300,000회 이상의 조회수를 기록함.
• 영어 강의 비디오는 유튜브에 업로드됨.

저자 소개

• 저자 정보는 홈페이지와 연구 그룹 웹사이트에서 확인 가능.
• 2019년부터 강화 학습에 관한 대학원 과정을 가르치고 있으며, 이 책은 강의 노트로 준비됨.
• 이 책이 독자들이 강화 학습 분야에 원활하게 진입하는 데 도움이 되기를 희망함.

인용

• 책 제목: "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning"
• 저자: S. Zhao
• 출판 연도: 2025
• 출판사: Springer Nature Press 및 Tsinghua University Press

제3자 코드 및 자료

• 독자들이 개발한 소스 코드나 노트를 공유할 수 있으며, 이는 다른 독자들에게 도움이 될 수 있음.
• 코드의 정확성은 검증되지 않았으며, 질문이 있을 경우 개발자에게 직접 문의 가능.

업데이트 기록

• 2025년 2월: 5,000+ 스타 획득
• 2024년 12월: 4,000+ 스타 획득
• 2024년 10월: 책 표지 디자인 완료
• 2024년 9월: Springer 출판 전 최종 수정
• 2024년 8월: 3,000+ 스타 획득 및 코드 추가
• 2024년 6월: 출판 전 최종 수정
• 2024년 4월: 그리드 월드 환경 코드 추가
• 2024년 3월: 2,000 스타 획득
• 2024년 3월: 세 번째 버전의 초안 온라인
• 2023년 9월: 1,000+ 스타 획득
• 2023년 8월: 두 번째 버전의 초안 온라인
• 2022년 11월: Springer Nature 및 Tsinghua University Press와 공동 출판 예정
• 2022년 10월: 강의 노트 및 비디오 온라인
• 2022년 8월: 첫 번째 초안 온라인