딥러닝 강화학습이란?

인공지능(AI)은 현대 사회에서 광범위하게 사용되고 있으며, 강화학습은 그 중 하나로서 특히 많은 주목을 받고 있습니다. 강화학습은 기계가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 학습과정을 의미합니다. 

예시로 강화학습에 대해서 알아봅니다. 예시로 알아볼 이 게임에서는 에이전트인 로봇이 방을 이동하며 보상을 얻는 것이 목표입니다.

• 게임 환경: 방 안에는 여러 가지 물체들이 있습니다. 로봇은 이 물체들을 피해 다른 방으로 이동해야 합니다.
• 에이전트: 로봇이 우리가 강화학습을 적용할 에이전트입니다.
• 보상: 로봇이 물체를 피하고 다른 방으로 이동할 때마다 양의 보상을 받습니다. 그러나 물체에 부딪히면 음의 보상을 받습니다.

로봇은 각 상태(현재 방의 위치)에서 어떤 행동(이동 방향)을 취할지를 결정해야 합니다. 이 과정을 학습을 위해 단계적으로 나눠지며 아래와 같이 분류할 수 있습니다.

1. 초기 상태: 로봇은 방의 한 쪽 끝에 위치합니다.
2. 행동 선택: 로봇은 현재 상태를 관찰하고, 정책에 따라 다음 행동을 선택합니다. 예를 들어, 현재 상태에서 오른쪽으로 이동하는 것을 선택할 수 있습니다.
3. 보상 받기: 선택한 행동에 따라 보상을 받습니다. 만약 로봇이 물체를 피하고 다른 방으로 이동했다면 양의 보상을 받게 됩니다.
4. 정책 업데이트: 보상을 통해 로봇은 어떤 행동이 좋은지 학습하게 됩니다. 좋은 행동을 선택하는 정책이 강화되어 나아가는 방향으로 학습됩니다.

로봇은 이 과정을 여러 번 반복하여 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하게 됩니다. 처음에는 무작위로 행동을 선택할 수 있지만, 경험을 통해 최적의 행동을 선택하는 능력이 향상됩니다.

읽어보면 일반적인 딥러닝 학습방법과 비슷한 것 같다는 생각이 듭니다. 강화학습은 어떤게 다른걸까요? 일반적인 딥러닝 학습에서는 입력-출력 쌍이 필요합니다. 즉, 라벨이 지정된 훈련 데이터가 필요하며, 모델은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 사용됩니다.

하지만 강화학습에서는 보상 신호가 주어집니다. 보상은 에이전트가 특정 행동을 했을 때 받는 피드백으로, 이를 통해 에이전트는 보상을 최대화하기 위한 정책을 학습합니다. 또한 강화학습에서는 보상을 최대화하기 위해 에이전트가 어떤 행동을 취할지를 학습합니다. 이를 위해 Q-Learning, Deep Q-Networks(DQN), Policy Gradient 등이 특별한 알고리즘을 사용합니다.

강화학습이 유용한 문제

1. 파이낸스: 주식 시장에서의 거래 결정이나 포트폴리오 관리와 같은 금융 문제는 강화학습을 적용하기에 적합한 도메인입니다. 강화학습을 통해 최적의 거래 전략을 학습하거나 포트폴리오 관리에 대한 최적의 전략을 탐색할 수 있습니다.
2. 자연어 처리: 자연어 이해 및 생성과 같은 자연어 처리 작업에서도 강화학습을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 대화 시스템을 개발하거나 문서 요약을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
3. 로봇 공학: 로봇이 다양한 작업을 수행하도록 학습시키는 데 강화학습을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 환경에서 이동하거나 물체를 집는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

 

결론

강화학습은 인공지능 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 강화학습의 개념, 주요 요소, 예시, 한계 및 고려해야 할 사항에 대해 알아보았습니다. 계속해서 관련 자료를 찾아 공부하고, 실제 문제에 적용해보며 실력을 향상시켜보세요.