머신러닝과 강화학습의 기본 개념부터 심층 강화학습의 알고리즘과 발전방향까지!

본 서는 강화학습의 기본 요소와 작동 원리에 대해 상세히 다루는데, 딥러닝 프레임 워크를 사용하는 것이 아닌, R base code로 강화학습을 구현하여 강화학습 작동원리를 이해한다. Atari 게임 환경 외에 실생활에서 강화학습을 적용하고자 하는 독자들을 위하여 환경을 직접 설계함과 동시에 패키지 없이 low level부터 모든 것을 구현하기 때문에, 이 책을 통해 강화학습의 이론적 내용을 이해하고 알고리즘 및 환경을 구현하는 능력을 함양하여, 풀고자 하는 다양한 상황에서 쉽게 활용할 수 있을 것이다.

이 책이 필요한 독자
- R을 활용하여 데이터를 읽고 원하는 머신러닝 모델을 적합할 수 있는 사람
- 머신러닝과 딥러닝에 대해 기초 모델에 대한 지식(CNN, RNN 등)이 있는 사람
- 강화학습에 대해 제대로 이해하고 R로 구현해보고 싶은 사람
- 실생활에 강화학습을 적용하고 싶은 데이터 분석가