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해결하는 문제

이 프로젝트는 결과가 불확실할 때 좋은 결정을 내리는 방법을 가르치는 본격적인 교과서입니다. 의사 결정 뒤에 있는 수학적 문제(예: 보상을 최대화하거나 위험을 최소화하기 위한 행동 선택)를 제시하고, 이러한 문제를 해결하는 알고리즘을 자세히 설명합니다. 이 분야에 대한 체계적이고 엄격한 입문이 필요한 학생, 연구자, 실무자에게 유용합니다.

작동 방식

이 책은 장과 부분으로 구성되어 있으며, 각 부분은 의사 결정 문제의 패밀리(예: 확률 모델, 계획, 강화 학습, 게임 이론)를 다룹니다. 각 주제에 대해 기본 수학적 공식을 설명한 다음 알고리즘을 의사 코드 또는 구현으로 제시하고 종종 작업 예제를 포함합니다. 저장소는 또한 오탈자 목록을 통해 인쇄판의 수정 사항을 추적하며, 방정식, 그림, 코드에 대한 수정을 포함합니다. 독자는 GitHub에서 문제를 제기하여 오류를 보고하거나 개선을 제안하거나 누락된 주제를 요청할 수 있습니다.

대상 독자

대상 독자는 수학과 프로그래밍에 대한 탄탄한 배경을 가지고 불확실성 하에서 의사 결정을 배우고자 하는 모든 사람입니다. 일반적인 독자는 고급 학부생, 대학원생 또는 AI, 로보틱스, 운영 연구, 경제학 분야의 전문가입니다. README는 예제와 연습 문제에 대한 제안을 포함하여 모든 독자의 피드백을 명시적으로 환영합니다.

하이라이트

• 매우 넓은 범위: 기본 확률과 베이지안 네트워크부터 마르코프 결정 과정, 부분 관측 MDP, 게임 이론까지.
• 각 알고리즘에는 수학적 유도와 명확한 의사 코드 또는 코드 스니펫이 함께 제공됩니다.
• 저자는 인쇄판 전체의 수십 개의 오타와 기술적 세부 사항을 수정하는 오탈자 목록을 적극적으로 유지합니다.
• 이 책은 algorithmsbook.com에서 온라인으로 공개되어 있으며, 커뮤니티 입력을 위한 공개 문제 추적기가 있습니다.