[AI학습방법] 인공지능 학습, 강화학습 알아보기 3장

강화학습(Reinforcement Learning) 은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 어떤 환경에서 어떻게 행동해야 최대의 보상을 얻을 수 있는지 학습합니다. 시행착오를 통해 학습하면서 성공적인 행동은 보상을 통해 최대화하고, 벌은 최소화하는 보상심리를 이용한 학습입니다.

 

<강화학습>

 

□ 인공지능 학습 방법, 강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습은 복잡한 의사 결정이 필요한 많은 영역에서 강화학습 기술이 적용되며 다양한 분야에서 활용됩니다. 자율 주행 자동차, 게임 AI, 로봇제어, 자원관리, 광고최적화, 금융투자 전략 등입니다. 이처럼 활용도가 높은 강화 학습이 이루고 있는 주요 구성 요소를 알아보겠습니다.

 

1. 강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습은 명시적인 정답 없이도 학습할 수 있는 점에서 지도 학습과 다르며, 데이터의 구조나 패턴을 사전에 알지 못해도 학습이 가능한 점에서 비지도 학습과도 구분됩니다. 어떠한 환경에서 자신이 한 행동에 대한 보상을 받으며 실시간 경험을 통해 최대의 보상을 얻을 수 있는 정책(policy)을 찾는 학습방법입니다.

 

2. 강화학습 유래

강화학습은 인공지능 기술의 핵심 분야 중 하나로, 행동 심리학 스키너의 실험 쥐가 우연히 버튼을 눌러 먹이가 나오는 것을 발견 후, 어떠한 행동을 할 때 먹이가 나오는지 하고를 거쳐 보상을 얻는 동물의 학습 능력을 모방한 것입니다.

<출처 : wikipedia>

3. 강화 학습 구조

에이전트(Agent) : 학습하는 주체로, 환경과 상호작용하며 행동합니다. 예) 게임 속 캐릭터

 

환경(Environment) : 에이전트가 상호작용하는 외부 세계로 에이전트의 행동에 반응하여 상태를 변경하고 보상을 제공합니다. 예) 게임 속 세계

 

상태(State) : 환경의 현재 상황으로, 에이전트가 행동을 결정할 때 참고합니다.

 

행동(Action) : 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 모든 가능한 조치입니다. 예) 캐릭터의 움직임

 

보상(Reward) : 환경으로부터의 피드백으로, 에이전트의 행동이 얼마나 좋은지를 나타냅니다. 에이전트는 이 보상을 통해 목표를 달성하는데 도움이 되는 행동을 강화합니다. 

 

가치 함수(Value Function) : 특정 정책 하에서 장기적으로 어떤 상태 또는 행동이 얼마나 좋은지를 평가하는 함수입니다. 또한 에이전트의 미래의 보상을 예측하고 현재의 행동을 정의할 수 있습니다.

 

정책(Policy) : 에이전트가 특정 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 규칙이나 전략입니다.

강화학습에서 가장 좋은 정책은 최적의 정책(optimal policy)입니다. 최적의 정책은 에이전트가 미래에 얻을 수 있는 보상을 최대화하는 정책을 말합니다. 심층 강화학습에서는 신경망을 통해 최적의 정책을 학습하게 됩니다. 신경망은 상태 입력을 받아 각 행동에 대한 확률 분포를 출력하게 되며, 이를 통해 최적의 행동을 선택할 수 있습니다

 

모델(Model) : 환경의 동작을 모델링하는 선택적 구성 요소로, 에이전트가 환경이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있게 합니다

 

4. 강화 학습 활용

과학기술 지식인프라 서비스 ScienceON ScienceON은 과학기술 지식인프라를 제공하는 서비스로 연구에 필요한 과학기술정보, 데이터, 슈퍼컴퓨팅 자원, 정보분석 도구 등을 제공합니다. 또한 AI 기반의 논문 요약, 번역, 용어 설명 서비스 제공하고 있습니다.

 

자율 주행 차량 자율 주행 차량의 주행 정책 학습은 강화학습을 통해 차량이 다양한 상황에서 안전하고 효율적인 주행 정책을 학습할 수 있습니다.

 

금융 분야 주식 거래 전략 수립 강화학습을 활용하여 최적의 주식 거래 전략을 수립할 수 있습니다.

 

생산 시스템 최적화 생산 공정 관리: 강화학습을 통해 생산 공정을 최적화하여 생산성을 높일 수 있습니다.

이처럼 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행, 금융, 생산 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로도 강화학습은 인공지능 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

강화학습을 활용한 게임 AI강화학습은 게임 AI 개발에도 널리 활용되고 있습니다. 슈퍼마리오 게임, 아타리 브레이크아웃, Q-Learning등강화학습을 이용해 AI 에이전트가 게임을 학습하는 과정을 보여주는 동영상이 있습니다. 이처럼 게임 개발에 강화학습을 활용하여 게임 밸런스를 최적화하고, 게임 AI를 개발하는 등 다양한 방식으로 강화학습이 활용되고 있습니다.

 

<슈퍼 마리오 / 아타리 브레이크 아웃 / Q-Learning>

 

의료 분야 강화학습은 의료 분야에서도 다양하게 활용되고 있습니다. 예를 들어, 강화학습을 통해 의사의 진단 및 치료 결정을 지원하거나, 약물 투여 최적화, 수술 로봇 제어 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 질을 높이고 환자 예후를 개선할 수 있습니다.

 

5. 결론

강화학습은 보상이 주어지는 문제 해결에 매우 효과적이며 통신망, 로봇제어, 엘리베이터 제어, 체스와 바둑, 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 특히 게임에서는 강화학습이 필수적으로 사용되고 있으며, 앞으로도 더 많은 문제 해결에 활용될 것입니다.

 

감사합니다.