Be the only one, not the best one

#공지
안녕하세요 RLKorea 여러분! 🤩
RLKorea에서 운영진 중 한명으로 활동하고 있는 민규식입니다.
오랜만에 올리는 운영진 공지입니다!

우선 RLKorea의 운영진으로 새로운 분을 영입했습니다. 그분은 바로바로… 강화학습 쪽에서는 이미 엄청난 실력자로 유명하신 차금강님입니다!! 앞으로 RLKorea에서 보여줄 금강님의 활약을 기대해주세요!! :)
새로 들어오신 금강님을 포함하여 현재 RLKorea 운영진 인원은 다음과 같습니다.
이웅원, 민규식, 여자유지원, Dongmin Lee, 이의령, 차금강

RLKorea에서는 지금까지 다양한 프로젝트와 세미나 등을 진행해왔는데요. 새로 RLKorea에 가입하신 분들을 위해서 지금까지의 내용들을 다시 한번 정리해보려고 합니다. 내용들이 잘 정리되어 있으니 관심있는 내용은 참고해보시면 좋을 것 같습니다! (y)
프로젝트
1. How to study RL: 강화학습을 처음 접하시는 분들을 위해서 강화학습을 공부하는 과정, 자료 등을 정리했습니다!
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/how_to_study_rl

2. PG여행: 다양한 Policy Gradient 알고리즘들을 설명하고 구현하는 프로젝트를 진행했습니다. (REINFORCE, DPG, DDPG, NPG, TRPO, PPO)
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/pg_travel
Blog: https://reinforcement-learning-kr.github.io/2018/06/29/0_pg-travel-guide/

3. 알파오목: 알파고 제로 알고리즘을 9x9 오목에 적용해보는 프로젝트를 진행했습니다.
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/alpha_omok
2018 ICT 기기산업 페스티벌: https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2084722211767008/

4. 각잡고 로봇팔: 강화학습을 로봇 컨트롤에 적용하는 프로젝트를 진행했습니다.
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/RL-RobotArm

5. Distributional RL: 다양한 Distributional RL 알고리즘들을 설명하고 구현하는 프로젝트를 진행했습니다. (C51, QR-DQN, IQN)
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/distributional_rl
Blog: https://reinforcement-learning-kr.github.io/2018/09/27/Distributional_intro/

6. Gail하자!: 다양한 Inverse RL 알고리즘들을 설명하고 구현하는 프로젝트를 진행했습니다. (Linear IRL, APP, MMP, MaxEnt, GAIL, VAIL)
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/lets-do-irl
Blog: https://reinforcement-learning-kr.github.io/2019/01/22/0_lets-do-irl-guide/

7. Unity ML-Agents Tutorial: 강화학습 환경 제작 툴인 Unity ML-Agents을 이용하여 환경을 직접 제작하고 강화학습 알고리즘을 적용해보는 프로젝트를 진행하였습니다. 해당 프로젝트의 결과물을 정리하여 책으로 출간하였습니다.
Github: https://github.com/reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents
책: https://wikibook.co.kr/tensorflow-mlagents/

8. Home Navigation: 강화학습을 이용하여 실내 navigation을 수행하는 알고리즘들에 대한 스터디를 진행하였습니다.
SlideShare: https://www.slideshare.net/RLKorea/3d-environment-homenavi

세미나
1. 프로젝트 세미나(1, 2기): 위의 프로젝트들을 진행한 후 해당 내용들을 정리하여 발표하는 세미나를 진행했습니다.
1회 프로젝트 세미나: https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2043333149239248/
2회 프로젝트 세미나: https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2143200905919138/
2회 초청연사 (김예찬님): 강화학습과 LV&A(Look, Listen & Action) 그리고 Navigation Agent: https://www.slideshare.net/ssuserbd7730/lva-navigation-agent

2. 이쯤되면 RL도 Real World로 나가봐야지!: 강화학습을 실제적인 문제 해결에 적용하신 분들을 연사로 모시고 해당 내용에 대한 내용을 공유하는 세미나를 진행하였습니다.
관련 링크: https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2255660448006516/

3. RLKorea Bootcamp: 강화학습의 기초적인 개념부터 다양한 강화학습 알고리즘의 내용과 코드를 살펴보는 Bootcamp 행사를 진행했습니다.
관련 링크: https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2328590640713496/

RLKorea 운영진은 앞으로도 RLKorea 여러분들께 도움이 될 수 있는 다양한 행사를 준비하려고 합니다. 자세한 사항에 대해서는 추후 공지할 예정이니 앞으로도 RLKorea에 대한 많은 관심과 사랑과 성원 부탁드립니다!
RLKorea 여러분 모두 건강하고 행복하세요!! 🥰

안녕하세요.

작년 이맘 때즈음 강화학습을 처음 공부하면서 정리해 놓았던 노트를 공유합니다.

완벽하진 않지만, 처음 공부하시는 분들께 조금이나마 도움이 되셨으면 하는 바람으로 공유드립니다.

주된 내용은 David Sliver의 reinforcement learning
(http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html)과 팡요랩(https://www.youtube.com/watch?v=wYgyiCEkwC8&list=PLpRS2w0xWHTcTZyyX8LMmtbcMXpd3s4TU)에서 해주신 것에 필요하다고 생각된 부분은 Sutton 교수님의 Reinforcement learning 교재를 바탕으로 정리해보았습니다.(너무나 잘 설명해주셔서 감사합니다 !)

혹시 잘못된 내용이 있으면 말씀부탁드립니다.

https://github.com/LoveRL/Introduction-of-Reinforcement-Learning

Introduction to Reinforcement Learning

By DeepMind : https://youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ

#ArtificialIntelligence #DeepLearning #ReinforcementLearning