Reinforcement Learning (강화학습) 이란?

강화 학습(Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 것을 배우는 머신 러닝의 한 유형입니다. 에이전트는 액션을 취하면서 환경으로부터 보상 또는 페널티를 받게 됩니다. 에이전트의 목표는 환경에서 적절한 조치를 취함으로써 보상 신호를 최대화하는 것입니다. 강화 학습은 로봇 공학, 게임, 금융 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

 

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arning (강화학습) 이란?

• 강화학습의 정의와 설명 : 강화학습은 에이전트가 특정 행동을 수행하고 그 결과를 관찰함으로써 환경에서 행동하는 방법을 학습하는 머신러닝의 일종입니다. 에이전트의 목표는 바람직한 결과로 이어지는 조치를 취함으로써 보상 신호를 최대화하는 것입니다.
• 다른 기계 학습 기법과의 비교: 강화 학습은 에이전트와 환경의 상호 작용을 수반하기 때문에 지도 학습(supervised learning) 및 비지도 학습(unsupervised learning)과 같은 다른 머신러닝 기법과 다릅니다. 에이전트의 행동은 보상이나 벌칙의 형태로 환경으로부터 받는 피드백에 의해 형성됩니다.
• 강화 학습의 실제 사례: 강화 학습은 게임, 로봇 공학 및 금융과 같은 다양한 실제 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 게임에서 강화 학습 알고리즘을 사용하여 AI 에이전트가 게임을 최적으로 실행하도록 훈련할 수 있습니다. 금융에서 강화 학습은 수익을 극대화하는 거래 알고리즘을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

강화학습의 구성 요소

• 에이전트(agent) : 에이전트는 강화 학습의 의사 결정자입니다. 그것은 행동을 취하고 보상이나 벌칙을 받음으로써 환경과 상호작용합니다. 에이전트의 목표는 보상 신호를 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다.
• 환경(environment) : 환경은 에이전트가 작동하는 시스템입니다. 시스템의 상태를 제공하고, 에이전트가 취한 조치를 실행하며, 에이전트의 조치에 따라 보상 또는 위약금을 발생시키는 책임이 있습니다.
• 조치(Action) : 조치는 에이전트가 현재 상태에 대해 내린 결정입니다. 지정된 상태에서 에이전트가 사용할 수 있는 작업 집합을 작업 공간이라고 합니다.
• 상태(State) : 시스템의 상태는 환경의 현재 상황 또는 구성을 설명합니다. 상태는 에이전트가 결정을 내리는 데 사용됩니다.
• 보상 (Reward) : 보상 신호는 환경이 각 작업 후 에이전트에게 제공하는 스칼라 값입니다. 보상 신호는 에이전트에게 작업 품질에 대한 피드백을 제공하며 에이전트의 정책을 업데이트하는 데 사용됩니다.
  정책: 정책은 상태에서 작업으로의 매핑입니다. 에이전트의 동작을 정의하고 다양한 상태에 대응하여 에이전트가 수행하는 작업을 결정합니다. 강화학습의 목표는 보상 신호를 극대화하는 최적의 정책을 학습하는 것입니다.

파이썬으로 해본 강화학습(Reinforcement Learning) 코딩 예제

import numpy as np

# 행동 가능한 상태
states = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
# 각 상태에서 가능한 행동
actions = ['left', 'right']
# 각 행동에 대한 보상 테이블
rewards = np.array([[0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0]])
# Q-table 초기화
q_table = np.zeros((len(states), len(actions)))

# Q-learning 알고리즘 구현
for i in range(1000):
    # 초기 상태 설정
    current_state = 0
    # 탈출 상태까지 반복
    while current_state != 5:
        # 현재 상태에서 가능한 행동 중 가장 높은 Q값을 가진 행동 선택
        action = np.argmax(q_table[current_state])
        # 다음 상태와 보상 계산
        next_state = current_state + action - 1
        reward = rewards[action][next_state]
        # Q-table 업데이트
        q_table[current_state][action] = reward + np.max(q_table[next_state])
        current_state = next_state

 

강화학습은 게임, 로보틱스, 셀프드라이빙 카 분야에 주로 사용되고 있습니다. 이렇듯 미래 AI 분야에서 가장 각광받고 있는 분야라고도 할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 기초적인 정의와 개념, 구성요소, 그리고 간단한 예제에 대해 알아보았습니다.