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출간 전 책 소식

강화학습 분야의 바이블이 곧 출간됩니다!

네. 여러분이 지금 머리에 떠올리고 계신 바로 그 책, 《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》이 드/디/어 번역 출간됩니다. 《인공지능 1: 현대적 접근방식(제3판)》, 《인공지능 2: 현대적 접근방식(제3판)》, 《패턴인식과 머신러닝》, 《심층 학습(Deep Learning)》, 《신경망과 심층학습》 등 인공지능 분야에서 교과서와 같은 책, 코드보다는 이론과 수식 중심으로 원리를 설명하는 책들을 많이 펴내서인지 Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)이 언제 출간되는지에 대한 문의뿐만 아니라 이 책의 판권이 저희에게 있다는 걸 어떻게 아시고 이 책을 번역하고 싶다는 역자 지원 연락도 정말 많이 받았던 책입니다. 


《Reinforcement Learning An Introduction(2nd edition)》


네. 원서는 이렇게 생겼죠. 원서가 유명하고, 그래서 국내 독자들이 원서 표지를 잘 인지하고 있을 때는 저희는 번역서 출간 시에 굳이 표지를 바꾸지 않았었는데요. 이번에는 과감하게 표지 디자인을 변경하였습니다. 중국의 머신러닝 입문서로 유명한 《단단한 머신러닝》을 펴내면서 새로 도안한 디자인을 이번 번역서에도 적용하였습니다. 제목 또한 《단단한 강화학습: 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과》로 나올 예정입니다. 첨언하자면, 앞으로 인공지능 각 분야의 기술을 코드가 아닌, 이론과 수식으로 인공지능 원리를 제대로 설명하는 교과서와 같은 성격의 책은 이와 같은 이름으로 출간할 예정이고요. 강화학습 번역서 표지는 요로코롬 생겼답니다!



리처드 서튼(Richard S. Sutton), 앤드류 바르토(Andrew G. Barto) 교수께서 무려 20년 만에 (3판도 20년 뒤에??) 개정한 이번 책은 1판의 장점을 살리고, 여기에 신뢰 상한(Upper Confidence Bound, UCB), 기댓값 살사(Expected Sarsa), 이중 학습(Double Learning), 트리 보강(tree-backup), Q(𝜎), 실시간 동적 프로그래밍(Real Time Dynamic Programing, RTDP), 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 등 최신의 알고리즘을 포함하였습니다. 또한 강화학습과 심리학의 관계를 다룬 14장,  강화학습과 신경과학의 관계를 다룬 15장이 새롭게 추가되었습니다. 그리고 아타리(Atari) 게임, 왓슨(Watson)의 도박 전략, 알파고와 알파고 제로 같은 바둑(Go) 프로그램에 대한 내용도 사례 연구로 새롭게 추가하여 1판의 거의 두 배 분량으로 출간됩니다. 


번역은 대학과 대학원에서 인공위성 제어와 머신러닝으로 박사 학위를 받으시고, 지금은 인공위성 개발 업체에서 위성 충돌 회피 및 위성 영상 분석을 위한 기계학습 방법을 연구하고 있는 김성우 님께서 맡아주셨습니다. 책 번역은 처음인 데다 중압감이 상당한 이 책을 번역하시느라 1년 넘게 고생을 하셨는데요. 그만큼 용어 하나, 문장 하나하나에 많은 노력을 기울이셨고, 그 결과는 곧 여러분에게 공개될 것 같습니다. 아니 아래 샘플 PDF만 봐도 아실 수 있을 것 같습니다. 탈고 후 출간까지도 거의 반년 가까이 걸렸는데요. 그 기간에도 잠을 반납하고 많은 시간을 할애해 주셨습니다. 좋은 책 출간을 위해 애써 주셔서 고맙습니다. 더불어 베타리더들의 날카로운 지적도 더 완성도 높은 책을 펴내는 데 많은 도움이 되었답니다. 역자님도, 베타리더분들도 모두 감사드립니다! 


책은 이달 말에 출간됩니다. 책 내용이 궁금하신 분들은 아래 샘플 PDF를 마구 이용해 주세요! 곧 찾아뵙겠습니다!


■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 1판 머리말, 표기법 안내, 베타리더 후기, 1장 '소개' 일부, 3장 '유한 마르코프 결정 과정' 일부, 7장 'n단계 부트스트랩' 일부, 16장 '적용 및 사례 연구' 일부)

단단한강화학습_sample.pdf


■ 예약구매 사이트(가나다순)

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