🧩My Reinforcement Learning Roadmap
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내가 공부했던 강화학습 Roadmap
강화학습을 공부했던 roadmap을 기록하고자 글을 쓰게 되었다.
짧게 기록할 수 있는 정보들과 내 느낌들을 간략하게 적어보고자 한다.
My RL study road map
아래는 시간 순서대로 내가 공부했던 강의나 책, 스터디 모임
- 모두의 rl
- 케라스로 시작하는 rl 책 스터디
- 모두연 starcraft project - 논문 리딩
- Udacity
- Connect-X
- pytorch 책
- 수학 강화학습 책
- Open AI Gym
- fast campus
- BNM2h 스터디
- RL 논문 스터디 3기
- Unity Ml agent 스터디
- Hugging face 강화학습 강의
Materials
- 무료강의
- Huggiing Face - DRL course: 허깅페이스에서 제공하는 강화학습 강의. 역시 허깅 페이스. 개인적으로 Udacity보다 더 좋은 것 같다.
- 모두의 RL: 강화학습 입문용 강의. 가볍게 듣고 시작하는 것을 추천.
- 팡요랩 : 강화학습 강의로 유명한 데이비드 실버 교수님 강의 한글 버전
- 혁펜하임 : 수식적으로 파고 들어가고 싶다면 추천.
- CS285 : 입문이라기에 조금 어려울 수는 있으나 만약 로봇틱스쪽을 생각하고 있다면 꼭 들어야하는 강의.
- DeepMind - Reinforcement Learning Lecture Series 2021 (2022.05.06 updated)
- 유료강의
- Udacity : 엄청 비쌈, 프로그램이 좋긴한데 nano degree가 목적이 아니라면 추천하지 않음.
- Udemy : 코드 위주로 빨리 배워보고 싶을 때. 어느정도 강화학습에 대한 기본 지식이 있을 때 듣는 것이 좋음.
- Fast campus 박준영 강사님 : 무엇보다 한국어로 자세히 설명도 해주시고 코드도 있어서 좋음. 개인적으로 무료 강의들로 기초를 한번 다지고 난 후 이 강의를 들으면서 불명확했던 부분을 짚으면 좋은 것 같다.
- 책
- 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습
- PyTorch를 활용한 강화학습/심층강화학습 실전 입문
- 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 수학적 기반 다지기. 모델 베이스드 RL 쪽으로 내용이 좋음.
- 단단한 강화학습 : 강화학습 대가 리처드 서튼 교수님의 바이블 원작을 번역.
- 단단한 심층강화학습 (2022.05.06 updated)
2022.05.06 기준 강화학습 관련된 많은 책들이 나와서 책에 대한 추천은 최근 출간된 책들을 목차들을 보고 본인에게 필요한 부분을 공부하는 것을 추천.
- 웹사이트(입문으로는 조금 힘들 수 있으나 어느정도 공부한 후, 트렌드나 흐름 잡기에 좋음)
- Github
- RL 가계도
- Huggingface DRL: 위에 무료강의 중 허깅페이스 강의에서 사용하는 코드들이 올라와 있음.
- pg-is-all-you-need: Policy Gradient 계열의 알고리즘들 코드. 최근 25.01 기준 리펙토링 되었음
- 커뮤니티
RL Korea: 페이스북RL.start(): 오픈 카카오톡