아무 것도 아는 게 없다보니, 무식하면 용감한 그런 상태입니다.
베이스는
- 통계학을 전공해서 기초 통계에 대한 지식은 있음
- 그렇지만 다른 타과 전공을 많이 들어서 베이지안 통계학은 듣지 못함
- 파이썬을 쓸 수 있기는 하지만, R 베이스가 더 강함
딥러닝이든, 통계학 다른 영역이든 베이지안이 기본이 되는 경우가 많아서 베이지안을 3개월 정도 안에 기본은 떼는 걸 목표로 하고 있고,
Think Bayes(한국어 : 파이썬을 활용한 베이지안 통계)
Doing Bayesian Data Analysis(한국어 : 베이지안 데이터 분석 바이블)
요 책 2권 위주로 보고 있고,
이 책 떼고 나면 일단 머신러닝/딥러닝 기본은 알아야 할 것 같아서
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1, 2
- 딥러닝 텐서플로 교과서
- 단단한 머신러닝
- 단단한 강화학습
요 책들을 공부하려고 생각하고 있습니다.
이렇게 공부하면
1. 기초는 찍먹해볼 수 있을지,
2. 혹은 베이지안, 강화학습 기초공부에 더 좋은 자료가 있을지 추천 받고자 글 씁니다.
단단한 강화학습은 명서이긴한데 처음 보면 좀 많이 어려울거임.. 바닥부터 배우는 강화학습이나 악어책 보시길
악어책이 혹시 "수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘" 요게 맞을까요? 답변 감사합니다!
넵 맞습니다
저 유튭에 나오는 팡요랩으로 이론 익히고, 그로킹 강화학습 원서+번역본으로 복습,실습함. 그로킹 책이 코랩으로 코드가 나와있어서 너무 좋아여 - dc App