https://github.com/reinforcement-learning-kr/how_to_study_rl/

강화학습을 공부하는 방법에 대해 정리한 글입니다. 자신들이 어떤 과정을 통해 경험을 쌓아왔는지 자세히 알려주고 있습니다. 또한 강화학습에 대한 노하우와 자료들도 큰 도움이 됩니다.

사실 인공지능은 이미지인식, 자연어처리, 강화학습, 로봇, 생성 등 분야가 매우 다양합니다. 물론 기본적인 방법은 폭넓게 알고 있는게 좋습니다. 하지만 보다 깊이 연구하기 위해서는, 한 가지만 선택하여 집중적으로 파고드는게 중요합니다.

이 글을 보시면 아시겠지만 Q-Learning, DQN, PG는 가장 기초적인 것에 불과합니다. A2C, A3C, TRPO, GAE, PPO, DDPG, SAC 등 새로운 기법들이 끊임없이 쏟아지고 있습니다. 이런 속도를 따라잡기 위해서는 자신의 전문 분야를 결정하는 것이 필요할 것 같습니다.