강화학습
기술노트
🤖 강화학습 (Reinforcement Learning)
강화학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 어떤 환경(Environment) 안에서 현재 상태(State)를 관찰하고, 어떤 행동(Action)을 취했을 때 가장 큰 보상(Reward)을 받을 수 있는지를 학습하는 방식입니다. 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도학습과 달리, 강화학습은 수많은 시행착오를 통해 최적의 행동 전략(Policy)을 스스로 터득해 나갑니다.
마치 강아지에게 '앉아'를 훈련시킬 때, 성공하면 간식을 주는(보상) 과정을 반복하여 행동을 학습시키는 것과 같습니다.
🧱 강화학습의 핵심 구성 요소
- 에이전트 (Agent) : 학습의 주체. 환경 속에서 행동을 결정합니다. (예: 게임 플레이어, 로봇)
- 환경 (Environment) : 에이전트가 상호작용하는 외부 세계.
- 상태 (State) : 특정 시점에서 환경의 상황. 에이전트가 관찰하는 정보입니다.
- 행동 (Action) : 에이전트가 특정 상태에서 취할 수 있는 행동의 집합.
- 보상 (Reward) : 에이전트가 특정 행동을 취했을 때 환경으로부터 받는 신호. 긍정적일 수도, 부정적일 수도 있습니다.
- 정책 (Policy) : 특정 상태에서 어떤 행동을 할지를 결정하는 에이전트의 전략. 강화학습의 목표는 누적 보상을 최대화하는 최적의 정책을 찾는 것입니다.
🤔 강화학습은 언제 사용하는가?
강화학습은 명확한 정답이 없고, 순차적인 의사결정이 필요한 문제에 매우 효과적입니다.
- 게임 및 시뮬레이션 : 바둑(알파고), 체스, 비디오 게임 등 복잡한 전략 게임을 마스터하는 데 사용됩니다.
- 로봇 제어 : 로봇이 걷거나, 물건을 집는 등 복잡한 동작을 학습하는 데 사용됩니다.
- 자율주행 : 자동차가 주변 환경을 인식하고, 최적의 주행 경로와 행동을 결정하는 데 활용됩니다.
- 자원 관리 및 최적화 : 데이터 센터의 에너지 효율을 최적화하거나, 광고 예산을 동적으로 분배하는 등 복잡한 최적화 문제에 적용됩니다.
💡 기술사 핵심 Point
- 강화학습의 핵심 과제는 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)의 트레이드오프입니다. 현재까지의 경험으로 최선인 행동(활용)을 할 것인지, 아니면 더 나은 보상을 찾기 위해 새로운 행동(탐험)을 시도할 것인지를 균형 있게 조절해야 합니다.
- 대표적인 강화학습 알고리즘으로는 Q-러닝(Q-Learning)과 SARSA가 있으며, 최근에는 딥러닝과 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)이 주류를 이루고 있습니다. (예: DQN, A3C)
- 강화학습은 현실 세계와 상호작용하며 학습해야 하므로, 안전성과 데이터 효율성 문제가 중요한 과제입니다. 이를 해결하기 위해 '모방 학습(Imitation Learning)'이나 '시뮬레이션 기반 학습' 등이 활발히 연구되고 있습니다.
