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The text for those who want to study reinforcement learning in Korean

How to study Reinforcement Learning

시간이 지나면서 강화학습을 공부하시는 분들이 점점 늘어나고 있습니다. 하지만 잘 정리된 문서나 가이드가 아직 많이 부족한 것이 현실입니다. 따라서 강화학습을 어떻게 공부하는 것이 좋은지 에 대한 가이드를 작성하게 되었습니다. 저희도 부족한 부분이 많지만 강화학습을 공부하시는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

아래 링크를 누르면 해당 내용으로 이동합니다. 내용을 보실 때 저희의 주관적인 생각을 적은 부분이 많으니 참고해서 봐주시면 감사하겠습니다. 앞으로도 주기적으로 업데이트를 할 예정입니다. 혹시나 추가해야할 내용이 있다고 생각하실 경우 [email protected]으로 메일 주세요! 함께 강화학습을 재밌게 공부하고 연구하고 개발했으면 좋겠습니다.

감사합니다.

Contents

• 왜 강화학습을 공부해야 하는가
• 우리는 어떻게 강화학습을 공부했는가
• 강화학습 관련 노하우
• 강화학습 관련 자료

Contributors (가나다순)

• 김정대 : Github, Facebook
• 민규식 : Github, Facebook
• 유지원 : Github, Facebook
• 윤승제 : Github, Facebook
• 이승재 : Github, Facebook
• 이동민 : Github, Facebook
• 이웅원 : Github, Facebook
• 이의령 : Github, Facebook
• 이정연 : Github, Facebook
• 차금강 : Github, Facebook
• 이정우 : Github, Facebook
• 정규열 : Github, Facebook

Revision

• 1차 수정 : 2018. 11. 17
• 2차 수정 : 2019. 07. 15
• 3차 수정 : 2021. 07. 13
• 4차 수정 : 2022. 04. 05

How to study Data Science

Data Science 관련 내용은 Team Neighborhood 분들이 만든 I-want-to-study-Data-Science를 참고하시면 좋을 것 같습니다!

how_to_study_rl's Issues

강화학습 관련 자료 추가/수정 건의

2 강의

고려대학교 수학과 오승상 교수님 - 강화학습
https://www.youtube.com/playlist?list=PLvbUC2Zh5oJtYXow4jawpZJ2xBel6vGhC

CS285(2022) (UC Berkeley Deep Reinforcement Learning 강의) 한글자막
https://www.youtube.com/playlist?list=PLSpnHWTONcJ3DTi6nCIeUnqCpJWMsr2R2

2-2 영어

Sutton 교수가 재직중인 alberta university의 coursera 강의 3번의 원서기반으로 수업 (청강은 가능하기때문에 넣었습니다)
https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning

3 원서
서튼책의 그림을 구현한 코드 (⭐12.4K)
https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction

7 환경
OpenAI GYM

해당 링크가 만료됨, 아래 링크로 수정됨
https://www.gymlibrary.dev/

현재 gym은 farama foundation 에서 gymnasium이라는 이름으로 운영중으로 문서는 아래 링크
https://gymnasium.farama.org/

11 Library & Frameworks

cleanrl(⭐2.7K) : 여러 알고리즘이 각각 한 파일로 구현되어있어 공부 목적에 좋습니다.
https://github.com/vwxyzjn/cleanrl