자신에 대한 고찰

이전에 다뤘던 이유와 더불어서, 내가 강화학습의 재기에 흥미를 느꼈던 이유는 강화학습이 내가 사랑하는 두가지 영역의 교차점에서 동작하기 때문이다. 바로 머신러닝과 제어 분야 말이다. 이 교차점에 대해서 조금이라도 이해한다는 건 매우 신기한 일이다. 그리고 각각의 영역에서 사용되었던 기법들 역시 자주 사용할 수 있다. 제어는 잘 정의된 모델로부터 복잡한 행동을 설계하는 이론을 말하는데, 이에 비해 머신러닝은 데이터만 딸랑 있는 상태에서 복잡하고 모델이 정의되지 않은(model-free) 예측을 할 수 있다. 제어 이론의 핵심은 입력과 출력으로 이뤄진 하나의 dynamical system이라는 것이다. 이런 시스템은 현재 상태와 입력에 대해서 반응할 수 있는 내부 상태 변수(internal state)를 가..