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**Complete Draft** Reinforcement Learning: An Introduction

리차드 서튼Richard Sutton 교수의 강화학습 책 “Reinforcement Learning: An Introduction”의 2판의 드래프트가 끝났다는 소식입니다. 이 책은 온라인에서 무료로 읽을 수 있습니다. 이 책은 총 449페이지이고 파일 사이즈는 16M 정도로 아주 크지 않지만 혹시 네트워크가 느릴 경우를 대비해 블로그에 다운로드 링크(bookdraft2017nov5)를 추가했습니다.

다음은 전체 책의 목차입니다.

  1. Introduction
  2. Multi-armed Bandits
  3. Finite Markov Decision Processes
  4. Dynamic Programming
  5. Monte Carlo Methods
  6. Temporal-Difference Learning
  7. n-step Bootstrapping
  8. Planning and Learning with Tabular Methods
  9. On-policy Prediction with Approximation
  10. On-policy Control with Approximation
  11. *Off-policy Methods with Approximation
  12. Eligibility Traces
  13. Policy Gradient Methods
  14. Psychology
  15. Neuroscience
  16. Applications and Case Studies
  17. Frontiers

(업데이트) 2018년 1월 1일에 마이너한 업데이트가 있었던 것 같습니다. 새로운 PDF를 참고하세요.

모두연의 강화학습 튜토리얼

모두의연구소 이웅원님이 만드신 강화학습(reinforcement learning) 튜토리얼이 깃북으로 공개되었습니다. 이 튜토리얼은 무려 160여 페이지 분량입니다. 한글로 된 강화학습 자료가 많지 않은 가운데 이런 자료가 공개되어 매우 반갑네요. 이 튜토리얼은 데이빗 실버(David Silver) 교수의 강의와 리처드 서튼(Richard S. Sutton) 교수의 ‘Introduction to Reinforcement Learning‘ 책, 유다시티(Udacity)의 강화학습 강의등을 참고했다고 합니다.

참고로 데이빗 실버 교수의 강의는 유튜브에서 볼 수 있으며 리처드 서튼 교수의 Introduction to Reinforcement Learning 책은 2판을 무료로 드롭박스에서 읽을 수 있습니다. 2판은 2012년 부터 쓰여져서 최근까지 마무리 작업이 진행되었는데 지금은 거의 완결된 상태입니다. pdf 버전은 여기서 다운 받을 수 있습니다.

(업데이트) Reinforcement Learning: An Introduction 의 새로운 드래프트가 공개되었습니다. 이 버전은 2016년 9월 입니다.