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2024-04-19 일기: 과소비, 가족 지원, 강화학습(Ray RLlib) 학습

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description이 노트는 2024 년 4 월 19 일의 개인 일기로, 게임 과소비 (리전고, 워쉽) 로 인한 재정적 부담과 가족 (주희) 에 대한 금전적 지원에 대한 걱정을 기록하고 있다. 또한 Ray RLlib 을 활용한 강화학습 환경 구축 (CARLA 시뮬레이터 예제 분석, gym.Env 상속, Config vs Agent 패턴) 에 대한 학습 과정과 코드 실험 노트가 혼재되어 있다.

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2024-04-19 일기: 과소비, 가족 지원, 강화학습(Ray RLlib) 학습

Source

  • Basic Journals/Daily Journals/2024 갑진년/갑진년 110일, 4월 19일 금요일.md

Summary

이 노트는 2024 년 4 월 19 일의 개인 일기로, 게임 과소비 (리전고, 워쉽) 로 인한 재정적 부담과 가족 (주희) 에 대한 금전적 지원에 대한 걱정을 기록하고 있다. 또한 Ray RLlib 을 활용한 강화학습 환경 구축 (CARLA 시뮬레이터 예제 분석, gym.Env 상속, Config vs Agent 패턴) 에 대한 학습 과정과 코드 실험 노트가 혼재되어 있다.

Key Points

  • 재정 현황: 리전고 구매 (83.5 만원) 및 워쉽 가챠 지출로 인한 과소비 인식
  • 가족 지원: 주희의 월급 연체로 인해 추가 금전 지원 (누계 400 만원) 제공
  • 강화학습 학습: Ray RLlib 의 Tune API 및 progress.csv 결과 저장 방식 확인
  • 환경 구축: CARLA 자율주행 시뮬레이터 예제를 통해 gym.Env 상속, action/observation space 설정 방법 학습
  • API 혼란: RLlib 의 Config 기반 빌드, tune.run(), tuner.fit() 등 다양한 실행 방식에 대한 개념 정립 시도

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