cs330 강의를 바탕으로 요약 정리하였다. 강의링크 1. Multi-task Learning 과 Meta-learning 의 차이점 Multi-task Learning : 여러 타입의 task를 학습하고, 해당 task들을 수행합니다. Meta-learning : 여러 타입의 task가 주어지면, 새로운 테스크가 주어질 때 어떻게 학습해야 할지를 학습합니다. RL의 task는 다음과 같이 MDP로 정의된다. Multi-task RL 은 어떻게 정의될까? 우선 multi-task RL의 예시를 생각해보자. 1) 사용자 맞춤형 추천 : p(s'|s,a), r(s,a) vary across users(tasks). 사용자에게 물품(state)을 하나씩 추천해주며(action), 사용자의 평가(reward)에..
