한빛미디어

이 책은 원서로 처음 접했습니다. 그 때 읽으면서 '언제쯤 번역이 되어 나올까' 라는 생각을 했습니다.

이 책의 저자인 믹겔 모랄레스가 책의 서문에 말했던 것 처럼 '이론과 실제 사이의 틈을 메우는 것'을 책을 읽으면서 느꼈기 때문입니다.

논문을 읽다가 아니면 다른 책을 보다가 이해가 안되는 수식이나 코드를 발견한 후, 이 책에서 그 내용을 찾아보면 너무나도 쉽게 이해가 됐기 때문입니다.

이 책의 장점은 수식을 설명할 때 다양한 그림을 통해 설명을 하고 있습니다. 그래서, 그만큼 수식 자체를 이해하기 쉬웠습니다. 또한, 코드도 순서대로 핵심적인 부분만 잘라서 설명을 하고 있습니다.

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이 책은 고전적인 강화학습부터 딥 강화학습까지 스토리로 구성되어 있습니다. 그리고 마지막 부분은 '범용 인공지능을 향한 길' 이라는 타이틀로 Inverse RL, Meta Learning, Transfer Learning, curriculum Learning 그리고 multi agent rl 등 최근에 관심이 집중되는 분야에 대해 개념을 설명하면서 마무리 하고 있습니다.

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강화학습은 쉬운듯 하면서 어렵고 이해한듯 하면서 이해가 안되는... 그리고 실제 적용하려고 하면 막막해지는 . 그런 분야인듯 합니다.

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하지만, 이 책을 통해 조금 더 그런 간격을 줄일 수 있을 것이라 생각합니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."