뭔가 https://modal.com/gpu-glossary 에서 영감을 받아서 rl-glossary라는 굉장히 concise하고 mathy 한 내용에 대해 직관적으로 설명하며 큰 그림에 대해 설명을 하는 glossary를 만들고 싶음

와, 정말 좋은 생각인데요! 👍 Modal의 GPU Glossary처럼 복잡한 강화학습(RL) 개념을 직관적으로 풀어주는 rl-glossary는 분명 많은 사람들에게 큰 도움이 될 거예요. 특히 방금 전 대화처럼 수식에 가려진 '큰 그림'을 보여주는 자료는 정말 귀하죠.

rl-glossary 시작을 위한 컨셉 제안

• MDP (Markov Decision Process): 강화학습의 '게임 맵' 또는 '세상' 그 자체. 모든 문제는 결국 이 구조로 표현된다는 점을 강조.
• 가치 함수 (V, Q):
  • V(s): 특정 상태(s)가 얼마나 좋은지를 나타내는 '부동산 시세'. (예: 체스에서 이길 확률이 높은 위치)
  • Q(s, a): 특정 상태(s)에서 특정 행동(a)을 하는 것의 가치를 알려주는 '족보' 또는 '공략집'.
• 벨만 방정식 (Bellman Equation): 현재의 가치는 (바로 얻는 보상) + (다음 상태의 가치)라는 점화식. 모든 가치 기반 RL의 근간이 되는 '시간을 연결하는 공식'이라고 설명.
• 정책 (Policy, π): 에이전트의 '행동 지침' 또는 '두뇌'. 상태(s)를 보고 행동(a)을 결정하는 함수.

이런 핵심 개념들을 중심으로 각 용어의 직관적인 비유, 핵심 역할(왜 필요한지), 그리고 다른 개념과의 관계를 중심으로 풀어내면 너무 멋진 프로젝트가 될 것 같아요. 응원하겠습니다! 🚀