강화 학습: 정의 및 작동 방식

매혹적인 AI의 세계에서 강화 학습은 인간과 동물이 현실 세계에서 기술을 습득하는 방식과 마찬가지로 시행착오를 통해 기계가 최적의 행동을 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술로 돋보입니다.

목차

• 강화 학습이란 무엇입니까?
• RL 대 지도 및 비지도 학습
• 강화 학습의 작동 방식
• 강화 학습의 유형
• 강화학습의 응용
• 강화학습의 장점
• 강화학습의 단점

강화 학습(RL)이란 무엇입니까?

강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습(ML)의 한 유형입니다. 이러한 맥락에서 에이전트는 취해야 할 행동을 결정하고, 보상이나 벌칙의 형태로 피드백을 받고, 누적 보상을 극대화하기 위해 행동을 조정하는 프로그램입니다.

머신 러닝은 하드 코딩된 지침에 의존하지 않고 데이터와 통계 방법을 사용하여 인간의 추론을 모방하는 프로그램을 구축하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. RL은 사람들이 시행착오를 통해 결정을 최적화하는 방법에서 직접적으로 영감을 받았습니다.

강화 대 지도 및 비지도 학습

지도 학습에서는 각 입력에 대해 올바른 출력이 제공되는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 교육합니다. 이 지침은 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 직면했을 때 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다. 지도 학습은 스팸 감지, 이미지 분류, 일기 예보와 같은 작업에 유용합니다.

반면비지도 학습은레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 패턴과 그룹화를 찾습니다. 유사한 데이터 포인트를 클러스터링하고, 항목 간의 연관성을 찾고, 데이터 복잡성을 줄여 처리를 더 쉽게 할 수 있습니다. 예로는 고객 세분화, 추천 시스템, 이상 탐지 등이 있습니다.

강화 학습은둘 다와 다릅니다. RL에서 에이전트는 환경과 상호 작용하고 긍정적이거나 부정적인 피드백을 받아 학습합니다. 이 피드백 루프를 통해 에이전트는 가능한 최상의 결과를 얻기 위해 작업을 조정할 수 있습니다. RL은 게임 플레이, 로봇 공학, 자율 주행과 같이 에이전트가 일련의 결정을 학습해야 하는 작업에 특히 유용합니다.

강화 학습의 작동 방식

지능형 에이전트가 학습하고 결정을 내리는 방법을 이해하려면 RL의 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 아래에서는 핵심 개념과 RL 프로세스를 자세히 살펴보겠습니다.

RL의 주요 개념

RL에는 다른 유형의 ML에 적용되지 않는 고유한 어휘가 있습니다. 이해해야 할 주요 개념은 다음과 같습니다.

1 에이전트와 환경:에이전트는 의사결정 컴퓨터 프로그램인 반면, 환경은 에이전트와 상호작용하는 모든 것을 포함합니다. 여기에는 에이전트가 내린 이전 결정을 포함하여 가능한 모든 상태와 작업이 포함됩니다. 에이전트와 환경 간의 상호 작용은 학습 프로세스의 핵심입니다.

2 상태와 행동:상태는 주어진 순간에 에이전트의 현재 상황을 나타내며, 행동은 에이전트가 상태에 대응하여 내릴 수 있는 결정입니다. 에이전트는 가장 유리한 상태로 이어질 행동을 선택하는 것을 목표로 합니다.

3 보상과 처벌:행동을 취한 후 에이전트는 환경으로부터 피드백을 받습니다. 긍정적이면 보상, 부정적이면 처벌이라고 합니다. 이 피드백은 에이전트가 어떤 작업이 유익하고 어떤 작업을 피해야 하는지 학습하여 향후 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

4 정책:정책은 각 상태에서 어떤 조치를 취할지 결정하기 위한 에이전트의 전략입니다. 상태를 작업에 매핑하여 과거 경험을 바탕으로 최상의 결과를 얻을 수 있도록 에이전트의 가이드 역할을 합니다.

5 가치함수:가치함수는 특정 상태에 있거나 특정 행동을 취함으로써 얻을 수 있는 장기적인 이점을 추정합니다. 이는 장기적인 이익을 극대화하기 위해 단기적인 부정적인 보상을 견뎌야 하는 경우에도 에이전트가 잠재적인 미래 보상을 이해하는 데 도움이 됩니다. 가치 기능은 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최적화하는 결정을 내리는 데 필수적입니다.

RL 프로세스

목적과 학습 방법은 다른 유형의 ML과 상당히 다르지만, 데이터 준비, 매개변수 선택, 평가, 반복 측면에서 프로세스는 유사합니다.

다음은 RL 프로세스에 대한 간략한 개요입니다.

1 문제 정의 및 목표 설정.문제를 명확하게 정의하고 보상 구조를 포함한 에이전트의 목표와 목적을 결정합니다. 이는 필요한 데이터와 선택할 알고리즘을 결정하는 데 도움이 됩니다.

2 데이터 수집 및 초기화.초기 데이터를 수집하고, 환경을 정의하고, RL 실험에 필요한 매개변수를 설정합니다.

3 전처리 및 기능 엔지니어링.데이터 정리: 즉석 검사, 중복 제거, 적절한 기능 레이블이 있는지 확인하고 누락된 값을 처리하는 방법을 결정합니다. 대부분의 경우 여러 센서 입력에서 단일 포지셔닝 데이터 포인트를 생성하는 등 환경의 중요한 측면을 명확하게 하기 위해 새로운 기능을 생성하려고 할 것입니다.

4 알고리즘 선택.문제와 환경에 따라 적절한 RL 알고리즘을 선택하고 하이퍼파라미터라고 하는 핵심 설정을 구성합니다. 예를 들어 탐색(새로운 경로 시도)과 활용(알려진 경로 따르기)의 균형을 설정해야 합니다.

5 훈련.에이전트가 환경과 상호 작용하고, 조치를 취하고, 보상을 받고, 정책을 업데이트할 수 있도록 하여 에이전트를 교육합니다. 하이퍼파라미터를 조정하고 프로세스를 반복합니다. 에이전트가 효과적으로 학습할 수 있도록 탐색과 활용의 균형을 계속 모니터링하고 조정하세요.

6 평가.메트릭을 사용하여 에이전트의 성능을 평가하고 적용 가능한 시나리오에서 에이전트의 성능을 관찰하여 정의된 목표를 충족하는지 확인하세요.

7 모델 튜닝 및 최적화.하이퍼파라미터를 조정하고, 알고리즘을 개선하고, 에이전트를 재교육하여 성능을 더욱 향상시키세요.

8 배포 및 모니터링.에이전트 성능에 만족하면 훈련된 에이전트를 실제 환경에 배포하세요. 성과를 지속적으로 모니터링하고 지속적인 학습 및 개선을 위한 피드백 루프를 구현합니다.

9 유지 관리 및 업데이트.지속적인 학습은 매우 유용하지만 때로는 새로운 데이터와 기술을 최대한 활용하기 위해 초기 조건에서 재교육해야 할 수도 있습니다. 에이전트의 지식 기반을 주기적으로 업데이트하고, 새로운 데이터로 재교육하고, 환경이나 목표의 변화에 ​​적응하는지 확인하세요.

강화 학습의 유형

강화학습은 크게 모델 프리, 모델 기반, 하이브리드의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 각 유형에는 특정 사용 사례와 방법이 있습니다.

모델 없는 강화 학습

모델이 없는 RL을 사용하면 에이전트는 환경과의 상호 작용을 통해 직접 학습합니다. 환경을 이해하거나 예측하려고 하지 않고, 주어진 상황 내에서 성능을 극대화하려고만 노력합니다. 모델이 없는 RL의 예는 Roomba 로봇 진공청소기입니다. 진행하면서 장애물이 어디에 있는지 학습하고 점점 더 많이 청소하면서 장애물과 부딪히는 횟수를 줄입니다.

예:

• 가치 기반 방법.가장 일반적인 것은 Q-학습으로, 여기서 Q-값은 주어진 상태에서 주어진 행동을 취함으로써 예상되는 미래 보상을 나타냅니다. 이 방법은 교차로에서 어느 방향으로 회전할지와 같이 선택이 제한적이고 정의된 개별 선택이 있는 상황에 최적입니다. Q-값을 수동으로 할당하거나, 0 또는 낮은 값을 사용하여 편향을 방지하거나, 값을 무작위로 지정하여 탐색을 장려하거나, 균일하게 높은 값을 사용하여 철저한 초기 탐색을 보장할 수 있습니다. 각 반복마다 에이전트는 더 나은 전략을 반영하기 위해 이러한 Q 값을 업데이트합니다. 가치 기반 학습은 구현이 간단하고 개별 행동 공간에서 잘 작동하기 때문에 널리 사용됩니다. 하지만 너무 많은 변수로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 정책 그라디언트 방법:각 상태에서 작업의 값을 추정하려고 시도하는 Q-learning과 달리 정책 그라디언트 방법은 에이전트가 작업을 선택하는 데 사용하는 전략(또는 정책)을 개선하는 데 직접적으로 중점을 둡니다. 가치를 추정하는 대신 이러한 방법은 예상되는 보상을 최대화하도록 정책을 조정합니다. 정책 그라디언트 방법은 작업이 임의의 값일 수 있는 상황(위의 비유에 따르면 들판을 가로질러 어느 방향으로든 걷는 것일 수 있음) 또는 다양한 작업의 값을 결정하기 어려운 상황에서 유용합니다. 더 복잡한 의사결정과 연속적인 선택을 처리할 수 있지만 일반적으로 효과적으로 작동하려면 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

모델 기반 강화 학습

모델 기반 RL에는 작업을 계획하고 미래 상태를 예측하기 위한 환경 모델을 만드는 작업이 포함됩니다. 이러한 모델은 작업이 환경 상태에 영향을 미칠 가능성과 그에 따른 보상 또는 처벌을 예측하여 작업과 상태 변경 간의 상호 작용을 포착합니다. 에이전트가 행동하기 전에 내부적으로 다양한 전략을 시뮬레이션할 수 있으므로 이 접근 방식이 더 효율적일 수 있습니다. 자율주행차는 이 접근 방식을 사용하여 교통 특징과 다양한 물체에 반응하는 방법을 이해합니다. Roomba의 모델 프리 기술은 이러한 복잡한 작업에는 적합하지 않습니다.

예:

• Dyna-Q:Dyna-Q는 Q-learning과 Planning을 결합한 하이브리드 강화학습 알고리즘입니다. 에이전트는 환경과의 실제 상호 작용 및 모델에서 생성된 시뮬레이션된 경험을 기반으로 Q 값을 업데이트합니다. Dyna-Q는 실제 상호 작용에 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 경우에 특히 유용합니다.
• MCTS(몬테카를로 트리 검색):MCTS는 가능한 많은 미래 작업과 상태를 시뮬레이션하여 각 선택에 따른 결정을 나타내는 검색 트리를 구축합니다. 에이전트는 이 트리를 사용하여 다양한 경로의 잠재적 보상을 추정하여 최선의 조치를 결정합니다. MCTS는 체스와 같은 보드게임과 같이 명확한 구조로 의사결정 시나리오에 탁월하며 복잡한 전략 기획을 처리할 수 있습니다.

모델 기반 방법은 환경을 정확하게 모델링할 수 있고 시뮬레이션이 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 경우에 적합합니다. 모델이 없는 방법에 비해 더 적은 수의 샘플이 필요하지만 해당 샘플은 정확해야 합니다. 즉, 개발하는 데 더 많은 계산 노력이 필요할 수 있습니다.

하이브리드 강화 학습

하이브리드 강화 학습은 접근 방식을 결합하여 각각의 강점을 활용합니다. 이 기술은 샘플 효율성과 계산 복잡성 간의 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.

예:

• GPS(안내 정책 검색):GPS는 지도 학습과 강화 학습을 번갈아 사용하는 하이브리드 기술입니다. 지도 학습을 사용하여 모델 기반 컨트롤러에서 생성된 데이터를 기반으로 정책을 교육합니다. 그런 다음 모델이 덜 정확한 상태 공간의 일부를 처리하기 위해 강화 학습을 사용하여 정책을 개선합니다. 이 접근 방식은 모델 기반 계획의 지식을 직접적인 정책 학습으로 전환하는 데 도움이 됩니다.
• 통합 아키텍처:일부 아키텍처는 다양한 모델 기반 및 모델 없는 구성 요소를 단일 프레임워크에 통합하여 모든 것에 하나의 접근 방식을 강요하는 대신 복잡한 환경의 다양한 측면에 적응합니다. 예를 들어 에이전트는 장기 계획을 위해 모델 기반 접근 방식을 사용하고 단기 의사 결정을 위해 모델 없는 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
• 세계 모델:세계 모델은 에이전트가 미래 상태를 시뮬레이션하는 데 사용하는 환경의 간결하고 추상적인 표현을 구축하는 접근 방식입니다. 에이전트는 모델이 없는 접근 방식을 사용하여 이 내부 시뮬레이션 환경 내에서 정책을 학습합니다. 이 기술은 실제 상호 작용의 필요성을 줄여줍니다.

강화학습의 응용

RL은 다양한 도메인에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

• 게임 플레이:RL 알고리즘은 체스나 비디오 게임과 같은 경우 초인적인 성능을 달성했습니다. 주목할만한 예는 심층 신경망과 몬테카를로 트리 검색을 혼합하여 보드 게임 바둑을 플레이하는 AlphaGo입니다. 이러한 성공은 복잡한 전략을 개발하고 역동적인 환경에 적응하는 RL의 능력을 보여줍니다.
• 로봇 공학:로봇 공학에서 RL은 로봇이 물체 잡기, 장애물 탐색과 같은 작업을 수행하도록 훈련하는 데 도움을 줍니다. 시행착오 학습 프로세스를 통해 로봇은 현실 세계의 불확실성에 적응하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시켜 유연하지 못한 규칙 기반 접근 방식을 능가합니다.
• 의료:RL은 환자별 데이터에 응답하여 치료 계획을 최적화하고, 임상 시험을 관리하고, 약을 개인화할 수 있습니다. RL은 또한 환자 데이터로부터 지속적으로 학습하여 환자 결과를 극대화하는 중재를 제안할 수도 있습니다.
• 금융:모델 기반 RL은 금융 분야의 다양한 부분, 특히 매우 역동적인 시장과 상호 작용하는 분야의 명확한 매개변수와 복잡한 역학에 매우 적합합니다. 여기에서는 새로운 시장 상황에 적응하는 포트폴리오 관리, 위험 평가 및 거래 전략을 사용합니다.
• 자율주행차:자율주행차는 RL 훈련 모델을 사용하여 장애물, 도로 상황, 동적 교통 패턴에 대응합니다. 그들은 이러한 모델을 즉시 적용하여 현재 운전 조건에 적응하는 동시에 중앙 집중식 지속적인 교육 프로세스에 데이터를 다시 공급합니다. 환경으로부터의 지속적인 피드백은 이러한 차량이 시간이 지남에 따라 안전성과 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다.

강화학습의 장점

• 적응형 학습:RL 에이전트는 환경과의 상호 작용에서 지속적으로 학습하고 이에 적응합니다. 즉석 학습을 통해 RL은 동적이고 예측할 수 없는 설정에 특히 적합합니다.
• 다양성:RL은 게임 플레이부터 로봇 공학, 의료에 이르기까지 하나가 다음 환경에 영향을 미치는 일련의 결정과 관련된 광범위한 문제를 해결합니다.
• 최적의 의사 결정:RL은 장기적인 보상을 극대화하는 데 중점을 두어 RL 에이전트가 단순히 다음 결정을 내리는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 가능한 최상의 결과를 위해 최적화된 전략을 개발하도록 보장합니다.
• 복잡한 작업 자동화:RL은 동적 리소스 할당, 전력망 관리와 같은 복잡한 제어 시스템, 정밀하게 개인화된 권장 사항 등 하드 코딩하기 어려운 작업을 자동화할 수 있습니다.

강화학습의 단점

• 데이터 및 계산 요구 사항:RL에는 종종 광범위한 양의 데이터와 처리 능력이 필요하며 두 가지 모두 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 긴 훈련 시간:프로세스에 단순한 모델이 아닌 실제 세계와의 상호 작용이 포함되는 경우 RL 에이전트 훈련에는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
• 복잡성:RL 시스템을 설계하고 조정하려면 보상 구조, 정책 표현 및 탐색-이용 균형을 신중하게 고려해야 합니다. 시간이나 자원이 너무 많이 소모되지 않도록 이러한 결정은 신중하게 이루어져야 합니다.
• 안전 및 신뢰성:의료 및 자율 주행과 같은 중요한 애플리케이션의 경우 예상치 못한 동작과 최적이 아닌 결정은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
• 낮은 해석 가능성:일부 RL 프로세스, 특히 복잡한 환경에서는 에이전트가 어떻게 결정을 내렸는지 정확히 아는 것이 어렵거나 불가능합니다.
• 샘플 비효율성:많은 RL 알고리즘은 효과적인 정책을 학습하기 위해 환경과의 수많은 상호 작용이 필요합니다. 이로 인해 실제 상호 작용에 비용이 많이 들거나 제한되는 시나리오에서는 유용성이 제한될 수 있습니다.