AI검색내용 정리 (1) 썸네일형 리스트형 강화학습에 필요한 수학적개념. 확률과 통계: 강화 학습에서 확률 분포, 기댓값, 분산 등의 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 에이전트의 행동과 보상 간의 관계를 파악하고 더 나은 학습 알고리즘을 이해할 수 있어요. 선형대수학: 벡터, 행렬, 행렬 연산 등의 개념을 이해하는 것이 유용합니다. 특히, 신경망과 같은 딥러닝 모델을 이해하는 데에 도움이 될 거예요. 미적분학: 특히, 미분과 적분에 대한 기본적인 개념을 이해하는 것이 좋아요. 강화 학습에서는 가치 함수나 보상 함수의 변화율을 이해하는 데 활용될 수 있습니다. 컴퓨터 과학 기초: 프로그래밍 언어에 익숙해지고, 알고리즘과 데이터 구조에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 이는 강화 학습 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적입니다. 이런 수학적 개념들은 강화 학습을 이해.. 이전 1 다음