Home Forums Job & Work Life 기존의 머신러닝과 강화학습 This topic has [7] replies, 0 voices, and was last updated 7 years ago by RL. Now Editing “기존의 머신러닝과 강화학습” Name * Password * Email Topic Title (Maximum Length 80) supervised unsupservised learnign을 공부하면서 응용쪽에 저널을 싣은 CS석사 연구원입니다 후에 박사유학도 생각중입니다만 supervised unsupervised lerning은 data가 필요한 것과 달리 요즘의 강화학습은 data가 필요없다고 하는데요 생각해보면 기존의 예전버전 강화학습 DQN같은 거는 게임이론에서 아이디어를 빌려온 거고 data가 필요하던것으로 기억하는데 알파고 제로 같은거는 data가 필요없다는 거는 정확히 무슨의미인가요? 아따리 게임 tainnig같이 게임이론 컨셉 함수를 도입해서 최적의 의사결정을 찾는 걸 보고 data가 필요없다고 하는 것인가요? I agree to the terms of service Update List
