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마르코프 성질 (Markov Property) 과거와 현재 상태가 주어졌을 때, 미래 상태의 조건부 확률분포가 과거 상태에 영향을 받지 않고 독립적으로 현재 상태로만 결정되는 것을 의미한다. $$\text{ A state }S_t \text{ is Markov}\text{ if and only if } P[S_{t+1} \mid S_{t} ] = P[S_{t+1} \mid S_{1}, S_{2}, ..., S_{t}] $$ 마르코프 과정 (Markov Process, Markov Chain) 마르코프 과정은 Memoryless한 특징을 가지는 Random Process이다. 즉, 마르코프 성질을 띄며 상태가 무작위적으로 변하는 과정을 가진다는 의미이다. $$\text{ A Markov Process (o..

머신러닝(Machine Learning)의 종류 지도학습 (Supervised Learning) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 강화학습 (Reinforcement Learning) 강화학습(Reinforcement Learning)만의 특이점 지도자(Superviser)가 존재하지 않고, 단지 보상(Reward)만 존재한다. 행동에 대한 피드백이 즉각적이지 않고, 지연될 수 있다. 시간(또는 스텝)이 매우 중요한 역할을 한다. (Sequential, i.i.d Data) i.i.d (independent identically distributed) 란 각각의 Random Variable들이 독립적이며 동일한 확률 분포를 가지는 것을 뜻한다. 에이전트의 행동이 이후에 받을 데이터에 ..