{"payload":{"feedbackUrl":"https://github.com/orgs/community/discussions/53140","repo":{"id":773536356,"defaultBranch":"main","name":"DLherd_raika","ownerLogin":"cobluestars","currentUserCanPush":false,"isFork":false,"isEmpty":false,"createdAt":"2024-03-17T23:04:47.000Z","ownerAvatar":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?v=4","public":true,"private":false,"isOrgOwned":false},"refInfo":{"name":"","listCacheKey":"v0:1710716689.0","currentOid":""},"activityList":{"items":[{"before":"b86de0ae465191a1923ad9db23ffb92938e094c2","after":"b7d3cc4ea4e14957253efa7a9e9d623ce3b5cee8","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-04-03T22:51:57.000Z","pushType":"push","commitsCount":1,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.2.0\n\n- class UserDefinedItem에서 self.type == 'time'이고, options가 리스트 ['now', 1, 'seconds'] (현재 시간 ~ 1초 후) or [1, 'now', 'seconds'] (1초 전 ~ 현재 시간) 형태일 경우의 로직 구현\n- BitcoinFutureBuySell.py: UserDefinedItem 클래스를 상속 받아, 비트코인 시장 데이터에 대한 커스텀 처리를 담당하는 MarketDataItem 클래스 작성","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.2.0"}},{"before":"79ee25f96f4db5ba7aef98ebd856d85aad1607c3","after":"b86de0ae465191a1923ad9db23ffb92938e094c2","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-03-31T20:41:51.000Z","pushType":"push","commitsCount":1,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.1.2\n\n- UserDefinedItem 클래스 generate_value 메소드에 self.type == 'time'의 경우 추가\n- 기타 코드 조정","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.1.2"}},{"before":"114c6a0c6688f70a61b58bc247be530945541ab8","after":"79ee25f96f4db5ba7aef98ebd856d85aad1607c3","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-03-25T22:28:13.000Z","pushType":"push","commitsCount":1,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.1.1\n\n- UserdefinedItem에 대한 unit test","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.1.1"}},{"before":"0c75361b53c2210b8999f6014803b43c1f3712f0","after":"114c6a0c6688f70a61b58bc247be530945541ab8","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-03-24T20:54:01.000Z","pushType":"push","commitsCount":1,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.1.0\n\n- 학습 데이터 개선에 따른 데이터 스트림 처리 로직 구현\n- pip 라이브러리 패키징 작업 중...","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.1.0"}},{"before":"4b44732b6361d2840acf9226eba7fe805e491d23","after":"0c75361b53c2210b8999f6014803b43c1f3712f0","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-03-23T06:39:19.000Z","pushType":"push","commitsCount":1,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.0.2\n\nenvironment.py: 강화학습에서 에이전트가 상호작용할 환경을 시뮬레이션함. 이 환경은 에이전트가 취하는 행동에 따라 상태가 변하고, 그에 따른 보상이 주어지는 구조로 되어 있음. 사용자 정의 상태 변화 규칙, 보상 규칙, 종료 조건 등을 포함하여 환경의 동적인 특성을 정의.\n\nmodel.py: 신경망을 사용해 Q-값(Q-Value)을 추정하는 모델(QNetwork)과 상태와 행동을 입력 받아 다음 상태와 예상 보상을 예측하는 환경 모델(EnvironmentModel)을 정의함. 이 모델들은 강화학습에서 에이전트의 행동 결정 및 학습 과정에 핵심적인 역할을 함.\n\nagent.py: 강화학습 에이전트의 알고리즘을 포함함. 이 스크립트는 에이전트가 환경과 어떻게 상호작용하며 학습할지, 경험을 어떻게 메모리에 저장하고, 이를 바탕으로 어떻게 학습할지 등을 정의함. 몬테카를로 트리 서치(MCTS) 알고리즘을 활용한 행동 결정 로직과 경험 리플레이를 통한 학습 로직이 포함됨.\n\nutils.py: 학습 과정을 시각화하거나 분석하는 데 유용한 보조 함수들을 포함함. 학습 과정에서의 보상, 에피소드마다의 스텝 수, 학습률 변화 등 다양한 지표들을 그래프로 나타내어 학습의 진행 상황을 시각적으로 파악할 수 있게 함.\n\nmain.py: 주 실행 스크립트로, 학습 프로세스를 시작하고 제어하는 역할을 함. 모델, 환경, 에이전트의 인스턴스를 생성하고, 학습 과정을 구성하며, 학습 과정 중 발생하는 다양한 이벤트(성능 평가, 학습률 조정 등)를 관리.","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.0.2"}},{"before":null,"after":"4b44732b6361d2840acf9226eba7fe805e491d23","ref":"refs/heads/main","pushedAt":"2024-03-17T23:04:49.000Z","pushType":"branch_creation","commitsCount":0,"pusher":{"login":"cobluestars","name":"cobluestars","path":"/cobluestars","primaryAvatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/111333314?s=80&v=4"},"commit":{"message":"Ver 0.0.1\n\n- Alpha Version\n- 'UserDefinedItem' 및 '컨텍스트에 기반한 조건부 옵션 함수'를 활용하여, 실제 데이터셋 혹은 이상적인 데이터셋과 최대한 부합하도록 강화학습을 진행","shortMessageHtmlLink":"Ver 0.0.1"}}],"hasNextPage":false,"hasPreviousPage":false,"activityType":"all","actor":null,"timePeriod":"all","sort":"DESC","perPage":30,"cursor":"Y3Vyc29yOnYyOpK7MjAyNC0wNC0wM1QyMjo1MTo1Ny4wMDAwMDBazwAAAAQnMZOl","startCursor":"Y3Vyc29yOnYyOpK7MjAyNC0wNC0wM1QyMjo1MTo1Ny4wMDAwMDBazwAAAAQnMZOl","endCursor":"Y3Vyc29yOnYyOpK7MjAyNC0wMy0xN1QyMzowNDo0OS4wMDAwMDBazwAAAAQYBCJa"}},"title":"Activity · cobluestars/DLherd_raika"}