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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krChapter 10. 알파고와 MCTSCh10-01 알파고- 바둑에서의 상태는 10^1801) MCTS- 현재 상황에 특화된 솔루션: 수 많은 상태를 저장해서 수를 둔다기보다는 이미 학습된 데이터를 바탕으로 현재 상태에서 두었을 때 가장 좋은 선택을 하게 됨: 수 많은 상태 후보에서 선택을 하면 해당 선택 외의 후보들은 트리에서 없어진다고 ..

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh05-03 MC 와 TD 실습- Colab을 사용하여 정책, 에피소드 횟수, 러닝 레이트를 조정하여 결과 확인Ch05-04 MC vs TD- 평가의 기준1) 학습 시점- MC는 에피소드 종료 후 학습을 하지만 TD는 한 스텝만 끝나도 학습을 하기 때문에 유연성 측면에서 TD가 좋음2) Bias- MC는 편향되지 않은 추정치를 가지지만,..