나 혼자 RL 한다

안녕하세요! RLKorea 여러분! RLKorea 운영진입니다!

 

2020년 11월 14일 온라인으로 진행된 “나 혼자 RL한다” 행사의 영상이 유튜브에 모두 업로드 되었습니다!! 연사분들께서 정말 좋은 내용으로 강화학습을 다양한 분야에 적용하신 사례들에 대해서 발표해주셨는데요!! 각 발표에 대한 링크는 다음과 같습니다!

 

1. 비디오 게임과 멀티에이전트 강화학습 (연사: 정규열님): https://youtu.be/37kAsu0Clno

비디오 게임을 개발하면서 강화학습의 필요성을 느낀 계기와 이를 위해 멀티 에이전트 연구 내용 및 경험들을 소개합니다.

 

2. Real world! 학습 문제있어!? (연사: 김경환님): https://youtu.be/ObaLnYXYh-g

게임이나 시뮬레이터가 아닌 real world에서 강화학습 에이전트를 학습할 때 생기는 문제와 이를 해결하기 위해 Off-line learning, Domain adaptation 등의 논문들을 소개합니다.

 

3. 경제정책 실험도구로서의 강화학습 (연사: 임정섭님): https://youtu.be/-eiHVt1KtPw

어떤 경제정책을 세웠을 때 실제 사람들의 반응을 테스트하는 것은 어려운 일입니다. 강화학습 agent로 사람을 대체해보면 어떨까요?

 

4. 퍼즐게임과 강화학습 (연사: 김현규님): https://youtu.be/ofeLMR32cPI

캔디크러시 사가나 애니팡과 같은 match-3 게임은 운에 의해 좌우되는 경우가 많기 때문에, 밸런싱을 진행하기 어렵습니다. RL을 통해서 이를 자동화 시키는 방법을 소개하고, 밸런싱을 넘어 RL이 비지니스에 도움을 준 사례들을 공유합니다.

 

5. 강화학습 기반 인공췌장 개발기 (연사: 이승현님): https://youtu.be/WjcMJDXPGbs

당뇨병 환자의 치료법을 사람의 개입없이 결정하는 ‘자율치료 알고리즘' 문제를 강화학습과 약리학의 유사점을 활용하여 접근합니다.

 

6. 강화학습으로 하는 real-world 칩 스케줄링 (연사: 성태경님): https://youtu.be/tQJ1-R2DjF4

Real world scheduling 문제를 소개하고 강화학습을 사용하여 연구한 내용을 공유합니다.

 

7. Object Tracking Method with Reinforcement Learning (연사: 차금강님): https://youtu.be/luY5oJ6OUU8

강화학습을 이용한 Object Tracking 방법을 이용하여 Bounding Box를 Labeling 하는 방법을 도와주는 Agent를 구축합니다.

 

발표해주신 연사님들과 참석해주신 모든 분들께 정말 감사드립니다! 다음에도 재미있는 행사로 돌아오겠습니다! 앞으로도 RLKorea에 많은 관심과 사랑 부탁드립니다! 감사합니다