강화학습: 머신러닝이 시도와 오류를 통해 배우는 방식

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- AI/머신러닝 초보자 및 개발자

- 정책, 보상, 가치 함수 등 핵심 개념을 이해하고자 하는 학습자

- 실생활 예제를 통해 강화학습의 적용을 배우고자 하는 사람들

- 난이도: 중간 (기초 수학/코딩 지식을 가정)

핵심 요약

• 강화학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 정책(policy)을 통해 최적의 행동을 학습하는 머신러닝 기법
• 보상(reward)은 단기적 성과를 나타내고, 가치 함수(value function)는 장기적 이익을 계산
• 예제: 스마트 테라mostat는 "편안한 온도 유지"를 목표로 하며, 보상 시스템을 통해 에너지 효율성을 최적화

섹션별 세부 요약

1. 강화학습의 기본 개념

• 정책(policy): 특정 상태에서 에이전트가 취할 행동을 정의하는 규칙 (예: "냉방 상태일 때 히터를 켜야 한다")
• 보상(reward): 환경이 에이전트에게 주는 즉각적 성과 신호 (예: 편안한 온도 유지 시 +1, 에너지 낭비 시 -1)
• 가치 함수(value function): 장기적 이익을 계산하는 함수 (예: "현재 상태에서 미래의 보상 총합")

2. 강화학습의 구성 요소

• 환경 모델: 상태와 행동에 따라 다음 상태와 보상을 예측하는 시뮬레이션 (예: "현재 온도가 높고 히터를 켜면 다음 상태는 더 높아질 수 있음")
• 상태(S): 환경의 현재 상황 (예: "너무 뜨거움", "정상", "너무 추움")
• 행동(A): 에이전트가 취할 수 있는 선택 (예: "히터 ON", "히터 OFF")

3. 예제: 스마트 테라mostat

• 보상 매트릭스: 각 상태와 행동에 따른 보상 값 정의 (예: "추운 상태에서 히터 ON → 0, OFF → -1")
• Q-table: 각 상태와 행동의 예상 보상을 저장하는 테이블 (예: Q-table = np.zeros((3,2)))
• 코드 구현: Python으로 상태 공간, 행동, 보상 시스템을 정의 (예: env.state_space.sample())

결론

• 강화학습의 핵심은 "보상 신호"와 "장기적 가치 계산"을 통해 최적 정책을 학습하는 것
• 실무 적용 시 학습률(learning rate), 할인 인자(discount factor), 탐색률(exploration rate)을 정확히 설정해야 성능 향상
• 예제로 보았듯이, RL은 에너지 효율성, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용 가능