마르코프 의사결정과정을 통한 강화학습의 이론적 기반

소개

"마르코프 의사결정과정을 통한 강화학습의 이론적 기반"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 마르코프 과정의 개념과 확률적 특성
(2) 마르코프 보상과정과 가치 함수
(3) 마르코프 의사결정과정(MDP)의 구조
(4) 벨만 방정식과 최적 정책의 수학적 정식화
(5) 동적 계획법과 가치 반복 및 정책 반복 알고리즘
(6) 몬테카를로 방법과 시뮬레이션 기반 추정
(7) 시간차 학습(TD)과 실제 강화학습 알고리즘의 발전
(8) MDP 기반 강화학습의 실제 응용 사례

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 전략을 학습하는 기계학습의 한 영역이다. 그러나 이러한 학습 과정을 수학적으로 정식화하지 않으면 이론적 타당성과 알고리즘적 발전이 어렵다. 이를 위해 활용되는 것이 바로 마르코프 의사결정과정(Markov Decision Process, MDP)이다. MDP는 강화학습을 엄밀하게 정의할 수 있는 확률적 틀을 제공하며, 상태, 행동, 전이 확률, 보상 함수라는 구성요소를 통해 에이전트의 학습 과정을 모델링한다. 본 보고서는 MDP의 개념과 수학적 구조를 체계적으로 설명하고, 강화학습의 이론적 기반으로서의 역할을 심층적으로 고찰한다.

참고자료

· Puterman, M. L. [1994]. Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming. Wiley.
· Sutton, R. S., & Barto, A. G. [2018]. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
· Bertsekas, D. P. [2017]. Dynamic Programming and Optimal Control. Athena Scientific.
· Watkins, C. J. C. H., & Dayan, P. [1992]. Q-learning. Machine Learning.
· 김정효. [2021]. <마르코프 의사결정과정과 강화학습>. 고려대학교 출판부.
· 이재길. [2020]. <강화학습 이론과 응용>. 한빛아카데미.