강화학습 마스터가 되자! 최신, 무료 자료 6選

거의 매주 RL(강화 학습)에 대한 새로운 연구와 자료가 쏟아져 나오고 있습니다. 최신 트렌드에 발맞춰 지식을 끊임없이 ‘새로고침’하고 업데이트해야 하죠 - 힘들기는 하지만요 ^.^;. 그래서 오늘은, 여러분이 RL 분야에서 뒤처지지 않도록 도와줄 6가지 무료 자료를 공유해 드립니다:

1. A Survey of Continual Reinforcement Learning
   CRL(Continual Reinforcement Learning)을 다룹니다. 에이전트가 이전에 배운 것을 잊지 않으면서 새로운 작업에 대해서 계속 학습하고 적응하는 방법에 대해 설명합니다. 방법론, 벤치마크, 평가 지표, 그리고 과제를 분석합니다.

2. The Deep Reinforcement Learning course by Hugging Face
   정기적으로 업데이트도 되는 인기있는 무료 코스입니다. 커뮤니티의 논의를 할 수 있는 공간, 연습 문제, 리더보드 등이 포함되어 있습니다.

3. Reinforcement Learning Specialization (Coursera, University of Alberta)
   4개 코스로 구성된 시리즈로, 강화학습의 기초를 소개해 주고 다양한 알고리즘을 구현하고, 최종적으로 캡스톤 프로젝트로 마무리하니다. 체계적인 학습 경로를 제공하는 것 같네요.

4. A Technical Survey of Reinforcement Learning Techniques for LLMs
   강화학습이 대형 언어 모델(LLM)에 어떻게 사용되는지 살펴봅니다. 정렬(Alignment), 추론, 선호도 시그널 등을 위한 RLHF, RLAIF, DPO, PPO, GRPO 등의 방법과 코드 생성, 도구 사용 등 다양한 응용 사례를 다룹니다.

5. A Survey of Reinforcement Learning for Software Engineering
   강화학습이 소프트웨어 공학에 적용된 사례에 관심 있는 분들에게 유용합니다. 소프트웨어 유지보수, 개발, 평가 작업에 강화학습이 어떻게 활용되는지 115편의 논문을 바탕으로 트렌드, 공백, 과제를 정리합니다.

6. A Survey of Reinforcement Learning for LRMs
   대형 언어 모델(LLM)에서 대형 추론 모델(LRM)으로의 발전 과정을 강화학습 관점에서 다룹니다. 보상 설계, 정책 최적화, 사용 사례, 그리고 지속적 학습, 메모리, 모델 기반 강화학습 등 미래적인 접근 방식을 포함합니다.

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