티스토리 뷰
누군가 강화 학습이 어렵다고 하던데, 이렇게 정리해 놓고 보면 그다지 어려울 것도 없다.
나는 이 글을 쓰는데 발표 3번 듣고, 한 3-4일(하루 4-5시간?) 관련 자료를 읽었다.
다음의 자료를 주로 참조했다.
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs294-40/fa08/#lectures
물론 유명한 Sutton의 책도 있지만, 책은 너무 쓸데없이 길다.
내 지론은 "잘 정리된 핵심은 짧고, 간단하다."
사실 "강화학습"이 유망하다고 해서, 한 번 공부해 본 것인데,
누군가 나에게 1:1로 설명해 줬다면, 3시간도 안 걸릴 내용이다.
통계학 공부를 하면서도 느꼈던 것은,
"음, 이런 식으로 써 놓고 나도 이해하라는 거야?
이런 식으로 통계학 책을 쓰는 것은 둘 중의 하나일 것이다.
1. 저자도 제대로 이해를 못 했거나,
2. 통계학 공부를 아주 어렵게 만들어서, 다른 사람들은 잘 모르게 하거나,
통계학이 아주 어려운 공부인 것처럼 보이게 하려고."
어쨋든 결론은, 잘 정리된 핵심을 배운다면,
혹은 제대로 이해하는 개인 교사를 만난다면,
3시간 동안 많은 것을 배울 수 있다.
혹시 <기초 통계>, <R> 등에 관해 개인 교사가 필요한 분은 연락을 주시길...
모르는 내용은 배워서라도 가르쳐 드리죠 ㅎㅎ
'기계 학습' 카테고리의 다른 글
InfoGAN에 대한 부연 설명 (0) | 2017.06.04 |
---|---|
Gaussian Processes 전개(Murphy의 책에서) (0) | 2017.03.30 |
Kalman filter (0) | 2016.12.03 |
kernel과 design matrix (0) | 2016.11.27 |
LASSO와 RIDGE 추정치의 차이 (0) | 2016.11.11 |