강화 학습 (RL)

강화 학습은 어떻게 작동하나요?

강화 학습은 다음과 같은 주요 요소로 구성됩니다:

• 에이전트: 학습자 또는 의사 결정자
• 환경: 에이전트가 상호작용하는 외부 시스템
• 상태(S): 에이전트의 현재 상황을 나타내는 표현
• 행동(A): 에이전트가 선택하는 행동
• 보상(R): 환경으로부터 받는 피드백(긍정적 또는 부정적)
• 정책(π): 현재 상태를 기반으로 에이전트가 행동을 결정하는 전략
• 가치 함수(V): 미래 보상의 예측값으로, 상태의 바람직함을 평가

에이전트는 환경과 지속적으로 다음과 같은 순환 과정을 거칩니다:

1. 현재 상태(S)를 관찰합니다.
2. 행동(A)을 선택합니다.
3. 보상(R)을 받습니다.
4. 새로운 상태(S’)를 관찰합니다.
5. 받은 보상에 따라 정책(π)과 가치 함수(V)를 업데이트합니다.

이 과정은 에이전트가 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하는 최적의 정책을 학습할 때까지 반복됩니다.

강화 학습 알고리즘

다양한 강화 학습 알고리즘이 있으며, 각각 학습 방식이 다릅니다:

• Q-러닝: 특정 상태에서 행동의 가치를 학습하는 오프-폴리시 알고리즘
• SARSA(State-Action-Reward-State-Action): 실제로 선택한 행동을 기반으로 Q값을 업데이트하는 온-폴리시 알고리즘
• 딥 Q-네트워크(DQN): 신경망을 이용해 복잡한 환경에서 Q값을 근사화
• 정책 그래디언트 방식: 신경망의 가중치를 조정해 정책 자체를 직접 최적화

강화 학습의 유형

RL 구현은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다:

• 정책 기반: 정책 자체를 직접 최적화하며, 주로 그래디언트 상승법을 사용
• 가치 기반: 의사 결정을 안내하기 위해 Q값 등 가치 함수를 최적화
• 모델 기반: 환경의 모델을 만들어 시뮬레이션 및 계획에 활용

강화 학습의 응용 분야

강화 학습은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

• 게임: 비디오 게임 및 보드게임(예: 알파고)에서 에이전트가 학습하고 뛰어난 성과를 내도록 훈련
• 로보틱스: 로봇이 물체를 잡거나 환경을 탐색하는 등 복잡한 작업을 학습
• 금융: 트레이딩 및 포트폴리오 관리 알고리즘 개발
• 헬스케어: 치료 전략 및 맞춤형 의료 개선
• 자율주행차: 실시간 의사 결정을 위한 자율주행 기술 향상

강화 학습의 장점

• 적응력: RL 에이전트는 동적이고 불확실한 환경에도 적응할 수 있습니다.
• 자율성: 인간의 개입 없이 스스로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 확장성: 복잡한 과제와 문제에 폭넓게 적용할 수 있습니다.

강화 학습의 과제

• 탐험 대 활용: 새로운 행동을 탐험하는 것과 이미 아는 보상을 활용하는 것의 균형
• 희소한 보상: 보상이 드문 환경에서의 학습
• 계산 자원: RL은 많은 계산 자원을 필요로 하며, 복잡한 환경에서는 특히 부담이 큽니다.