Reinforcement Leanring1 Multi Armed Bandit for RL(1) - 개요 이번 포스팅에서는 Multi Armed Bandit (MAB)을 다루려고 합니다. 다만 여기에서는 Reinforcement Learning으로 나아가기 위한 관점에서 서술합니다. (철저한 MAB 관점의 글은 이곳에서 확인할 수 있습니다.) MAB은 엄밀하게 강화학습은 아니지만, 강화학습으로 나아가기 위한 과도기적 방법이고, 적용이 간편하여 널리 사용되고 있습니다. Multi Armed Bandit (MAB) MAB 정의 MAB 정의는 굉장히 심플합니다. 아래 그림과 같이 살펴보겠습니다. MAB는 위 상황으로부터 출발합니다. k개의 슬롯머신이 있는데 에이전트는 각 시도 마다, k개중 단 1개의 슬롯을 당겨 최종적으로 최고의 보상을 얻고 싶은 상황을 말합니다. 다시 말하면 에이전트가 1000번의 게임을 하는.. 2019. 9. 15. 이전 1 다음
