컴퓨터 이론 입문서. 이 책은 컴퓨터에서 사용되는 강화학습과 동적계획, TD 학습, 함수근시, 온라인 퍼지 클러스터링을 이용한 학습 속도의 개선 등을 다루고 있다.
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1. 강화학습의 정의(Reinforcement Learning) 와 구성요소
2. 동적 계획(Dynamic Programming)
3. Temporal Difference 학습
4. 함수 근사(Function Approzimation)
5. 온라인 퍼지 클러스터링을 이용한 학습 속도의 개선
참고자료
참고문헌
부록 A
부록 B