머신러닝에는 세종류가 있다.superviesde learning, unsupervised learning, reinforcement learning. 이 셋 중에서 이 글에서는 RL에 대해 배워볼 것이다. RL은 다른 머신러닝과 다르게 오직 reward로 판단한다. RL은 이전 행동과 이후 행동이 연관이 있다고 생각하기 때문이다.reward는 스칼라 피드백 시그널로 나타난다. step t에서 agent가 얼마나 잘 했는지는 나타낸다. agent의 역할은 누적 리워드를 최대화 하는 것이다. RL의 핵심, Agent와 Environment(환경)Environment는 Agent가 살아가고 상호작용하는 세상이다. 상호작용의 각 단계에서 agent는 Env의 (Possibly partial) observatio..

데이터 준비 ● ml-latest-small: 소규모 데이터셋 ○ 100,000 ratings, 9000 movies, 600 users ● wget: url로부터 파일을 다운로드 받는 쉘 명령어 ● unzip: zip 압축 파일을 해제하는 쉘 명령어 !wget https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip !unzip ml-latest-small.zip ● ratings.csv 에서 각 열을 각각 users, items, ratings에 numpy array 형태로 저장 import numpy as np users = [] items = [] ratings = [] with open("ml-latest-small/ratings.c..