SARSA


## state-action-reward-state-action
현재 가지고 있는 **큐함수** 를 토대로 샘플을 탐욕 정책으로 모으고, 그 샘플로 방문한 큐함수를 업데이트하는 과정을 반복
Almost start of Reinforcement learning after [Policy Iteration](https://texonom.com/policy-iteration-55cbe9219f8a48fbb850f64b677e847a) 
GPI에서는 벨만 방정식에 따라 정책을 평가
Temporal-Difference 방법에서는 가치 이터레이션의 방법을 도입
**현재 상태의 큐함수를 보고 판단한다면 환경의 모델을 몰라도 된다**
시간차 제어에서는 **큐함수를 사용한 탐욕 정책** 을 통해 행동을 선택
초기의 에이전트에게 탐욕정책은 **잘못된 학습으로 가게할 가능성이 크기 때문에** epsilon**-탐욕 정책** 을 사용

### Limitation
특정 state에 **갇혀버리는 현상**
자신이 행동한 대로 학습하는 것을 **On-Policy 시간차 제어**
그래서 [Q-Learning](https://texonom.com/q-learning-6fb81e4a53ab4e3097784cde99c8c038) 


> [(7) 살사(SARSA)와 큐러닝(Q-Learning)](https://jang-inspiration.com/sarsa-qlearning#132c2000aab74666a2273d8b2d71cdac)





