ML: 강화 학습 개요

강화 학습(Reinforcement Learning)은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝 기법입니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 원리와 주요 알고리즘을 살펴보겠습니다.

1. 강화 학습의 기본 원리

강화 학습은 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성 요소를 기반으로 작동합니다.

1) 주요 구성 요소

• 에이전트(Agent): 환경에서 행동(행위)을 수행하는 학습자.
• 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 세계.
• 행동(Action): 에이전트가 환경에 대해 수행할 수 있는 선택.
• 상태(State): 현재 환경의 상태를 나타내는 정보.
• 보상(Reward): 특정 행동에 대해 에이전트가 받는 피드백.
• 정책(Policy): 에이전트가 상태에 따라 행동을 선택하는 전략.
• 가치 함수(Value Function): 각 상태의 장기적인 기대 보상을 예측하는 함수.

2) 강화 학습의 과정

1. 에이전트는 현재 상태에서 행동을 선택합니다.
2. 선택한 행동의 결과로 환경이 변화하고, 새로운 상태와 보상을 반환합니다.
3. 에이전트는 보상과 새로운 상태를 기반으로 정책을 업데이트합니다.
4. 이 과정을 반복하며, 에이전트는 최적의 정책을 학습합니다.

강화 학습의 목표

• 보상 최대화: 장기적으로 누적 보상(Return)을 최대화하는 정책을 학습.

2. 주요 알고리즘

강화 학습의 주요 알고리즘은 크게 값 기반 학습, 정책 기반 학습, 그리고 심층 강화 학습으로 나뉩니다.

(1) 값 기반 학습 (Value-Based Learning)

값 기반 학습은 상태-행동의 가치를 학습하여 최적의 행동을 선택합니다. 대표적인 알고리즘은 Q-Learning입니다.

• Q-Learning:
  상태-행동 쌍(State-Action Pair)에 대해 기대 보상을 학습합니다.
  \(Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a) \right]\)
  • \( Q(s, a) \): 상태 \( s \)에서 행동 \( a \)를 선택했을 때의 기대 보상.
  • \( \alpha \): 학습률.
  • \( \gamma \): 할인율.

Q-Learning 구현 예제

import numpy as np

# 환경 정의
n_states = 5
n_actions = 2
Q = np.zeros((n_states, n_actions))

# 파라미터
alpha = 0.1  # 학습률
gamma = 0.9  # 할인율
epsilon = 0.1  # 탐험률

# Q-Learning 업데이트 함수
def update_Q(state, action, reward, next_state):
    max_next_Q = np.max(Q[next_state])
    Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * max_next_Q - Q[state, action])

print("Q-Table after initialization:", Q)

(2) 정책 기반 학습 (Policy-Based Learning)

정책 기반 학습은 행동을 직접적으로 학습하며, 상태와 행동 간 확률 분포를 최적화합니다.

• REINFORCE:
  확률적 정책을 사용하는 정책 경사 하강법 알고리즘.
  \(\theta = \theta + \alpha \nabla_\theta \log \pi_\theta (a \| s) R\)
  • \( \pi_\theta(a | s) \): 상태 \( s \)에서 행동 \( a \)를 선택할 확률.

정책 기반 학습의 장점

• 연속적인 행동 공간에서도 적용 가능.
• 고차원 상태에서 효율적.

(3) 심층 강화 학습 (Deep Reinforcement Learning)

심층 강화 학습은 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용하여 강화 학습 문제를 해결합니다.

• DQN (Deep Q-Network):
  Q-Learning에 딥러닝을 결합한 알고리즘으로, Q-값을 예측하기 위해 신경망을 사용.

DQN의 특징

• 대규모 상태 공간에서 효과적.
• 경험 재현(Replay Buffer)과 타깃 네트워크(Target Network)를 활용하여 안정적 학습.

DQN 구현 예제 (구조)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# DQN 모델 정의
model = Sequential([
    Dense(24, input_dim=4, activation='relu'),
    Dense(24, activation='relu'),
    Dense(2, activation='linear')  # 행동 공간의 크기
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

강화 학습의 활용 사례

1. 게임 플레이:
   • 예: 알파고, 강화 학습을 통한 게임 최적화.
2. 로봇 공학:
   • 예: 로봇팔의 움직임 최적화, 자율주행.
3. 추천 시스템:
   • 예: 사용자 행동 기반의 맞춤형 추천.

정리

• 기본 원리: 강화 학습은 환경과의 상호작용을 통해 최적의 정책을 학습하며, 보상을 최대화하는 데 초점을 둡니다.
• 주요 알고리즘: 값 기반(Q-Learning), 정책 기반(REINFORCE), 심층 강화 학습(DQN) 등.
• 활용: 게임, 로봇, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 발휘.

다음 글 예고:
강화 학습을 더 깊이 이해하기 위해 “심층 강화 학습의 세부 원리와 응용”을 다룰 예정입니다!