탐사 에이전트인 Q-Learning, UCB 및 MCTS가 동적 그리드 환경에서 지능적 문제 해결 전략을 협력하여 학습하는 방법
이 튜토리얼에서는 Q-Learning(엡실론-탐욕 탐사), Upper Confidence Bound(UCB) 및 Monte Carlo Tree Search(MCTS)와 같은 탐사 전략이 에이전트 기반 문제 해결을 통해 지능적 의사 결정을 형성하는 방법에 대해 탐구합니다. 우리는 그리드 세계를 탐색하고 장애물을 피하면서 효율적으로 목표지에 도달하는 방법을 학습하기 위해 세 가지 에이전트를 구축하고 훈련합니다. 또한 다양한 방식의 실험도 진행합니다. […]
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자