[참고자료] RLKorea 의 "2020 나 혼자 RL 한다" 발표 영상
며칠 전에 RLKorea(Reinforcement Learning KR) 에서 진행된 "2020 나 혼자 RL 한다" 에서 발표 영상이 공유되었다.
관련된 링크를 블로그에 공유해둔다. 이따금씩 느끼는 거지만 정말 좋은 세상에 살고있다 :)
발표 영상 중 개인적으로 관심있는 부분은 강화학습 기반 object tracking 을 이용하여 bbox labeling 하는 에이전트를 만드는 것 이였는데, 아직 강화학습에 대한 이해가 제대로 가지 않아서 10% 정도 밖에 이해가 가지 않았다. 다시 강화학습 제대로 공부하고 살펴봐야겠다. 2021년에는 강화학습을 공부하는 걸로... (라고 말하려 했지만 누군가 나에게 아직 2020년 안지났다고 했다 ㅋㅋㅋ) 올해가 가기전 시작하는 걸로...
RLKorea 와 관련된 링크는 아래와 같다.
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2020 나 혼자 RL 한다 전체 영상 링크
www.youtube.com/playlist?list=PL758EWSZu9DbUVYgS23gj5M-yxjdS2FKD
2020 나 혼자 RL한다
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1. 비디오 게임과 멀티에이전트 강화학습 (연사: 정규열님):
비디오 게임을 개발하면서 강화학습의 필요성을 느낀 계기와 이를 위해 멀티 에이전트 연구 내용 및 경험들을 소개합니다.
2. Real world! 학습 문제있어!? (연사: 김경환님):
게임이나 시뮬레이터가 아닌 real world에서 강화학습 에이전트를 학습할 때 생기는 문제와 이를 해결하기 위해 Off-line learning, Domain adaptation 등의 논문들을 소개합니다.
3. 경제정책 실험도구로서의 강화학습 (연사: 임정섭님):
어떤 경제정책을 세웠을 때 실제 사람들의 반응을 테스트하는 것은 어려운 일입니다. 강화학습 agent로 사람을 대체해보면 어떨까요?
4. 퍼즐게임과 강화학습 (연사: 김현규님):
캔디크러시 사가나 애니팡과 같은 match-3 게임은 운에 의해 좌우되는 경우가 많기 때문에, 밸런싱을 진행하기 어렵습니다. RL을 통해서 이를 자동화 시키는 방법을 소개하고, 밸런싱을 넘어 RL이 비지니스에 도움을 준 사례들을 공유합니다.
5. 강화학습 기반 인공췌장 개발기 (연사: 이승현님):
당뇨병 환자의 치료법을 사람의 개입없이 결정하는 ‘자율치료 알고리즘' 문제를 강화학습과 약리학의 유사점을 활용하여 접근합니다.
6. 강화학습으로 하는 real-world 칩 스케줄링 (연사: 성태경님):
Real world scheduling 문제를 소개하고 강화학습을 사용하여 연구한 내용을 공유합니다.
7. Object Tracking Method with Reinforcement Learning (연사: 차금강님):
강화학습을 이용한 Object Tracking 방법을 이용하여 Bounding Box를 Labeling 하는 방법을 도와주는 Agent를 구축합니다.
출처 : www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1380289915645396/
민규식
안녕하세요! TF KR 여러분! 강화학습 관련 페이스북 페이지 Reinforcement Learning KR의 운영진입니다! :) 지난 11월 14일에 RLKorea에서 온라인으로 “나 혼자 RL한다” 라는 세미나를 진행하였습니다! 해당
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