강화 학습이란 무엇인가?

강화 학습이란 무엇인가?

간단히 말해, 강화 학습은 인공 지능 에이전트를 반복되는 행동과 관련된 보상을 통해 훈련하는 기계 학습 기술입니다. 강화 학습 에이전트는 환경에서 실험을 수행하며 행동을 취하고 올바른 행동을 취할 때 보상을 받습니다. 시간이 지남에 따라 에이전트는 보상을 최대화하는 행동을 취하는 방법을 학습합니다. 이것이 강화 학습의 간단한 정의이지만, 강화 학습背后的 개념을 더 자세히 살펴보면 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다.

강화 학습이라는 용어는 심리학의 강화 개념에서 유래했습니다. 따라서 심리학적 강화 개념을 이해하기 위해 잠시 시간을 가져보겠습니다. 심리학적 의미에서 강화는 특정 반응 또는 행동의 발생 가능성을 증가시키는 것을 의미합니다. 이 강화 개념은 작용 조건화 이론의 핵심 아이디어입니다. 이 이론은 심리학자 B.F. 스키너에 의해 처음 제안되었습니다. 이 맥락에서 강화는 특정 행동의 빈도를 증가시키는 모든 것입니다. 인간의 강화 예를 생각해 보면, 이것은 칭찬, 승진, 사탕, 재미있는 활동 등이 될 수 있습니다.

전통적인 심리학적 의미에서 두 가지 유형의 강화가 있습니다. 양적 강화와 음적 강화가 있습니다. 양적 강화는 행동을 증가시키기 위해 무언가를 추가하는 것입니다. 예를 들어, 잘 행동한 강아지에게 간식을 주는 것입니다. 음적 강화는 행동을 유발하기 위해 자극을 제거하는 것입니다. 예를 들어, 소심한 고양이를 유도하기 위해 큰 소음을 끄는 것입니다.

양적 및 음적 강화

양적 강화는 행동의 빈도를 증가시키는 반면 음적 강화는 행동의 빈도를 감소시킵니다. 일반적으로 강화 학습에서 가장 일반적으로 사용되는 강화 유형은 양적 강화입니다. 양적 강화는 모델이 주어진 태스크에서 성능을 최대화하는 데 도움이 됩니다. 또한 양적 강화는 모델이 더 지속적인 변화를 만들어낼 수 있도록 합니다. 이러한 변화는 일관된 패턴이 될 수 있으며 오랜 기간 동안 지속될 수 있습니다.

반면에 음적 강화도 행동을 더 가능하게 만들 수 있지만, 최소 성능 기준을 유지하는 데 사용됩니다. 강화 학습에서 음적 강화는 모델이 바람직하지 않은 행동을 피하는 데 도움이 될 수 있지만, 모델이 원하는 행동을 탐색하도록 만들 수는 없습니다.

강화 에이전트 훈련

강화 학습 에이전트를 훈련할 때, 네 가지 다른 성분 또는 상태가 훈련에 사용됩니다. 초기 상태(상태 0), 새로운 상태(상태 1), 행동, 보상이 있습니다.

플랫폼 게임을 훈련하는 강화 에이전트를 상상해 보겠습니다. 에이전트의 목표는 화면의 오른쪽 끝까지 도달하는 것입니다. 게임의 초기 상태는 환경에서 추출되어 모델에 제공됩니다. 즉, 게임의 첫 번째 프레임이 분석되어 모델에 제공됩니다. 이 정보를 기반으로 모델은 행동을 결정해야 합니다.

훈련의 초기 단계에서 이러한 행동은 임의적입니다. 그러나 모델이 강화되면 특정 행동이 더 일반적으로 됩니다. 행동이 수행된 후 환경이 업데이트되고 새로운 상태 또는 프레임이 생성됩니다. 에이전트가 수행한 행동이 원하는 결과를 생성한 경우, 예를 들어 에이전트가 아직 살아 있고 적에게 맞지 않은 경우, 에이전트에게 보상이 주어지며 미래에 동일한 행동을 더 많이 수행할 가능성이 높아집니다.

이 기본 시스템은 끊임없이 반복되며, 에이전트는 조금씩 더 배우고 보상을 최대화하려고 합니다.

에피소드 및 연속 작업

강화 학습 작업은 일반적으로 두 가지 다른 범주 중 하나에 속할 수 있습니다. 에피소드 작업과 연속 작업이 있습니다.

에피소드 작업은 학습/훈련 루프를 수행하고 종료 기준이 충족될 때까지 성능을 개선합니다. 게임에서 이것은 레벨의 끝에 도달하거나 해저드에 떨어지는 것을 의미할 수 있습니다. 반면에 연속 작업은 종료 기준이 없으므로 훈련이 영원히 계속됩니다. 엔지니어가 훈련을 중지하기 전까지 계속됩니다.

몬테 카를로와 시간차

강화 학습 에이전트를 훈련하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 몬테 카를로 접근법에서 에이전트는 훈련 에피소드의 끝에만 보상을 받습니다. 즉, 종료 조건이 충족될 때만 모델이 얼마나 잘 수행했는지 학습합니다. 그러면 이 정보를 사용하여 업데이트를 수행할 수 있으며 다음 훈련 라운드가 시작될 때 새로운 정보에 따라 반응할 수 있습니다.

시간차 방법은 몬테 카를로 방법과 달리 훈련 에피소드 중에 값 추정을 업데이트합니다. 모델이 다음 시간 단계로 진행되면 값이 업데이트됩니다.

탐색과 활용

강화 학습 에이전트를 훈련하는 것은 두 가지 다른 지표를 균형잡는 것입니다. 탐색과 활용이 있습니다.

탐색은 환경에 대한 더 많은 정보를 수집하는 것입니다. 활용은 이미 알고 있는 환경 정보를 사용하여 보상을 얻는 것입니다. 에이전트가 탐색만 하고 활용하지 않으면 원하는 행동이 수행되지 않습니다. 반면에 에이전트가 활용만 하고 탐색하지 않으면 에이전트는 하나의 행동만 학습하고 다른 가능한 전략을 발견하지 못합니다. 따라서 강화 학습 에이전트를 생성할 때 탐색과 활용을 균형잡는 것이 중요합니다.

강화 학습의 사용 사례

강화 학습은 다양한 역할에서 사용될 수 있으며, 자동화가 필요한 작업에 가장 적합합니다.

산업 로봇의 작업 자동화는 강화 학습이 유용한 분야 중 하나입니다. 강화 학습은 또한 텍스트 마이닝, 장문本을 요약하는 모델을 생성하는 문제에 사용될 수 있습니다. 연구자들은 또한 의료 분야에서 강화 학습을 사용하여 치료 정책을 최적화하는 작업을 수행하는 강화 에이전트를 실험하고 있습니다. 강화 학습은 또한 학생들을 위한 교육 자료를 맞춤형으로 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

강화 학습의 요약

강화 학습은 인공 지능 에이전트를 생성하는 강력한 방법입니다. 강화 학습을 통해 훈련된 에이전트는 인상적이고 때때로 놀라운 결과를 달성할 수 있습니다. 그러나 강화 학습 에이전트를 훈련하는 것은 복잡하고 어려울 수 있으며, 많은 훈련 반복과 탐색/활용 균형이 필요합니다. 그러나 성공하면 강화 학습을 통해 생성된 에이전트는 다양한 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.