강화학습 이론 및 실습 (MD) 기말과제 조편성 및 주제

모든 조 공통

* 딥러닝 모델을 포함해서 개발하는 것 권장 (즉 딥강화학습 구현 권장)

조

조원

주제명

기타

1

김대한, 이주형

새로운 보상체계 연구

난이도: 중상 (적당)

좋은 주제로서 결과가 잘 나오면 논문 작성 가능함

2

김승원, 김민석

Cliff walking을 변형한 강화학습

난이도: 중중 (적당)

지뢰를 추가해서 피해가거나 jump 해서 가도록 학습되는지 확인하는 것으로서 의미있음, 다만 시간 여유가 있으면 다른 추가 아이템이나 기능도 테스트 해보는 것 권장

3

박정현

딥 강화학습을 사용한 암호화폐 자동 매매 시스템

난이도: 상중 (어느정도 어려움)

학습데이터를 잘 확보하고 환경의 상태와 에이전트의 행동을 잘 설계하고 강화학습 알고리즘을 잘 선택해야함, DQN은 가치기반으로 행동 공간이 이산적인 경우 잘 동작하나 연속적인 경우 어려움, 행동 공간을 연속으로 하기 위해서는 정책기반 PPO 알고리즘이 좋음

4

강진희

Gym 환경에서 장애물 MountainCar 강화학습

난이도: 중하 (적당)

Gym 환경에서 최소한의 연료로 장애물이 있는 언덕 꼭대기에 오르는 문제를 강화학습으로 해결

미 발표자:

미 발표자는 최대한 빨리 발표자료를 만들어 나의 이메일(shjung@hansung.ac.kr)로 보낼 것!!!