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HakuCode na matata
하쿠's 강화학습 :: [Ch. V] Monte Carlo Methods
포스팅에 앞서 이 게시글은 Reference의 contents를 review하는 글임을 밝힌다. 「Monte Carlo Method(몬테카를로 방법)」 이번 포스트의 주제는 'Monte Carlo Method(몬테카를로 방법, 이하 MC)'이다. 앞선 포스트에서 살펴보았듯, 강화학습의 문제를 제공되는 정보의 양을 기준으로 그 해결법에 대해 2가지 분류를 했었다. - 환경정보에 대해 완벽히 안다(Model Based) = Dynamic Programming(DP) = Planning - 환경정보에 대해 일부만 안다(Model Free) = Reinforcement Learning(RL) = Learning 앞서 알아본 DP는 정보를 온전히 다 안다는 전제하에 계획을 세우는 계획법(Planning)으로서 분..
Machine Learning/Reinforcement Learning
2020. 10. 4. 14:36