강화 학습
강화 학습을 기초부터 해설: 에이전트가 시행착오와 보상 신호로 행동을 배우는 원리를 파헤치고, 자가 대결 학습과 알고리즘 발전, 게임·로보틱스·언어 모델 정렬에서의 실제 적용까지 추적한다.
강화 학습은 환경과의 상호작용으로 기계가 의사결정을 배우게 한다. 에이전트는 행동을 시도하고 보상과 페널티를 받으며 전략을 다듬는다. 바둑 챔피언을 꺾은 알파고, 최고수들을 압도한 아타락소스, 대규모 언어 모델의 정렬 학습이 모두 이 흐름에 있다. 새 알고리즘, 자가 대결 학습 기법, 보상 모델링, 로보틱스와 게임의 실제 적용을 추적한다.
