강화 학습이란 무엇인가?
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 의사결정을 배우는 머신러닝의 한 분야입니다. RL에서 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 정책(전략)을 학습하는 것입니다.
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 의사결정을 배우는 머신러닝의 한 분야입니다. RL에서 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 정책(전략)을 학습하는 것입니다.
라벨이 붙은 예제가 필요한 지도 학습과 달리, RL은 시행착오 피드백에 의존합니다: 긍정적인 결과(보상)를 낳는 행동은 강화되고, 부정적인 결과(처벌)를 초래하는 행동은 피합니다.
RL은 본질적으로 "목표 지향적 학습과 의사결정을 이해하고 자동화하기 위한 계산적 접근법"으로, 에이전트가 외부 감독이나 완전한 세계 모델 없이 환경과 직접 상호작용하며 학습합니다.
— Sutton과 Barto, 강화 학습 연구자
실제로 에이전트는 상태-행동 공간을 지속적으로 탐색하며, 행동 결과를 관찰하고 미래 보상을 개선하기 위해 전략을 조정합니다.
주요 개념과 구성 요소
강화 학습은 여러 핵심 요소로 구성됩니다. 넓은 의미에서 에이전트(학습자 또는 의사결정 주체)는 환경(외부 시스템 또는 문제 공간)과 상호작용하며 이산적인 시간 단계에서 행동을 취합니다.
각 단계에서 에이전트는 환경의 현재 상태를 관찰하고 행동을 실행한 후, 환경으로부터 보상(수치적 피드백 신호)을 받습니다. 이러한 상호작용을 반복하며 에이전트는 총 누적 보상을 최대화하려고 합니다.
에이전트
환경
행동
상태
보상
정책
가치 함수
모델 (선택 사항)
강화 학습 작동 원리
RL은 종종 마르코프 결정 과정(MDP)으로 공식화됩니다. 각 이산 시간 단계에서 에이전트는 상태 St를 관찰하고 행동 At를 선택합니다. 환경은 이후 새로운 상태 St+1로 전이하며, 행동에 따른 보상 Rt+1을 제공합니다.
여러 에피소드를 거치며 에이전트는 상태-행동-보상 시퀀스 형태로 경험을 축적합니다. 어떤 행동이 더 높은 보상을 가져왔는지 분석하며 정책을 점진적으로 개선합니다.
예를 들어, 로봇을 제어하는 강화 학습 에이전트는 보통 검증된 안전한 경로(활용)를 선택하지만, 때때로 더 빠른 경로를 발견하기 위해 새로운 경로(탐험)를 시도할 수 있습니다. 이 균형을 맞추는 것이 최적 정책을 찾는 데 필수적입니다.
RL은 "인간이 사용하는 시행착오 학습 과정을 모방"합니다. 아이가 청소하면 칭찬을 받고 장난감을 던지면 꾸중을 듣는 것처럼, RL 에이전트도 좋은 행동에 긍정적 피드백을 받고 나쁜 행동에 부정적 피드백을 받으며 학습합니다.
— AWS 머신러닝 문서
시간이 지나면서 에이전트는 장기 목표 달성을 위한 최선의 행동 순서를 포착하는 가치 추정치나 정책을 구축합니다.
실제로 RL 알고리즘은 에피소드 동안 보상을 누적하며 기대 수익(미래 보상의 합)을 최대화하려고 합니다. 즉각적인 보상이 가장 높지 않더라도 미래 보상이 높은 행동을 선호하도록 학습합니다. 이러한 장기 이익을 위한 계획 능력은 복잡하고 순차적인 의사결정 작업에 RL이 적합한 이유입니다.
강화 학습 알고리즘 유형
강화 학습을 구현하는 알고리즘은 다양하며, 크게 모델 기반과 모델 프리 방법으로 나뉩니다.
계획 접근법
에이전트가 먼저 환경 동적 특성(상태 변화 및 보상 부여 방식)의 모델을 학습하거나 알고, 이를 활용해 결과를 시뮬레이션하며 행동을 계획합니다.
- 제한된 데이터로 효율적
- 효과적인 사전 계획 가능
- 정확한 환경 모델 필요
예시: 건물 내 최단 경로를 찾기 위해 지도를 작성하는 로봇은 모델 기반 접근법을 사용합니다.
직접 학습
에이전트가 명시적 환경 모델 없이 실제(또는 시뮬레이션) 환경에서 시행착오로만 학습합니다.
- 환경 모델 불필요
- 복잡한 환경에서도 작동
- 더 많은 경험 필요
예시: 대부분의 고전적 RL 알고리즘(예: Q-러닝, 시간차 학습)은 모델 프리 방식입니다.
이 범주 내에서도 알고리즘은 정책이나 가치 함수를 표현하고 갱신하는 방식이 다릅니다. 예를 들어, Q-러닝(가치 기반 방법)은 상태-행동 쌍의 "Q값"(기대 수익)을 학습하고 가장 높은 값을 가진 행동을 선택합니다.
정책 경사법은 정책을 직접 매개변수화하고 기대 보상에 대한 경사 상승법으로 매개변수를 조정합니다. 액터-크리틱, 신뢰 영역 정책 최적화 같은 고급 방법은 가치 추정과 정책 최적화를 결합합니다.
딥 RL에서는 딥 Q-네트워크(DQN)나 딥 정책 경사법 같은 알고리즘이 복잡한 실제 과제에 RL을 확장합니다.
일반적인 RL 알고리즘에는 Q-러닝, 몬테카를로 방법, 정책 경사법, 시간차 학습이 있으며, "딥 RL"은 이들 방법에 딥 뉴럴 네트워크를 적용하는 것을 의미합니다.
— AWS 머신러닝 문서
강화 학습의 응용 분야
강화 학습은 불확실성 하에서 순차적 의사결정이 중요한 다양한 분야에 적용됩니다. 주요 응용 분야는 다음과 같습니다:
게임 및 시뮬레이션
RL은 게임과 시뮬레이터를 성공적으로 마스터했습니다. 딥마인드의 AlphaGo와 AlphaZero는 RL을 통해 바둑과 체스를 초인적 수준으로 학습했습니다.
- 비디오 게임(Atari, 스타크래프트)
- 보드 게임(바둑, 체스)
- 물리 시뮬레이션
- 로봇 시뮬레이터
로보틱스 및 제어
자율 로봇과 자율주행차는 동적 환경에서 시행착오를 통해 학습하는 에이전트입니다.
- 물체 잡기 및 조작
- 자율 내비게이션
- 자율주행 차량
- 산업 자동화
추천 시스템
RL은 사용자 상호작용을 기반으로 콘텐츠나 광고를 개인화하여 시간이 지남에 따라 가장 관련성 높은 항목을 제시하는 법을 학습합니다.
- 콘텐츠 개인화
- 광고 타겟팅 최적화
- 제품 추천
- 사용자 참여 최적화
자원 최적화
RL은 장기 목표와 복잡한 자원 할당 문제를 가진 시스템 최적화에 뛰어납니다.
- 데이터 센터 냉각 최적화
- 스마트 그리드 에너지 저장
- 클라우드 컴퓨팅 자원
- 공급망 관리
금융 및 거래
금융 시장은 동적이고 순차적이어서 RL이 거래 전략과 포트폴리오 관리에 적합합니다.
- 알고리즘 거래 전략
- 포트폴리오 최적화
- 위험 관리
- 시장 조성
강화 학습과 다른 머신러닝 비교
강화 학습은 머신러닝의 세 가지 주요 패러다임(지도 학습, 비지도 학습과 함께) 중 하나지만, 초점이 매우 다릅니다. 지도 학습은 라벨이 붙은 입력-출력 쌍으로 훈련하고, 비지도 학습은 라벨 없는 데이터에서 패턴을 찾습니다.
| 측면 | 지도 학습 | 비지도 학습 | 강화 학습 |
|---|---|---|---|
| 데이터 유형 | 라벨이 붙은 입력-출력 쌍 | 라벨 없는 데이터 | 순차적 상태-행동-보상 튜플 |
| 학습 목표 | 정확한 출력 예측 | 숨겨진 패턴 발견 | 누적 보상 최대화 |
| 피드백 유형 | 직접적인 정답 | 피드백 없음 | 보상/처벌 신호 |
| 학습 방법 | 예제로부터 학습 | 구조 발견 | 시행착오 탐색 |
반면 RL은 올바른 행동의 라벨이 붙은 예제를 필요로 하지 않습니다. 대신 보상 신호를 통해 목표를 정의하고 시행착오로 학습합니다. RL에서 "훈련 데이터"(상태-행동-보상 튜플)는 순차적이고 상호 의존적입니다. 각 행동이 미래 상태에 영향을 미치기 때문입니다.
간단히 말해, 지도 학습은 모델에게 무엇을 예측할지 알려주고, 강화 학습은 에이전트에게 어떻게 행동할지 가르칩니다. RL은 "긍정적 강화"(보상)를 통해 학습하며, 정답을 보여주지 않습니다.
— IBM 머신러닝 개요
이로 인해 RL은 의사결정과 제어가 필요한 작업에 특히 강력하지만, 라벨이 없는 피드백으로 인해 에이전트가 스스로 좋은 행동을 발견해야 하므로 환경 탐색이 많이 필요해 더 어려울 수 있습니다.
강화 학습의 과제
강력함에도 불구하고 RL은 실용적 과제를 안고 있습니다:
샘플 비효율성
보상 설계
안정성과 안전성
해석 가능성
결론
요약하자면, 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 누적 보상을 최대화하는 목표를 달성하도록 학습하는 자율 학습 프레임워크입니다. 최적 제어, 동적 프로그래밍, 행동 심리학의 아이디어를 결합했으며, 현대 AI 혁신의 기반입니다.
문제를 순차적 의사결정 과제로 구성하고 피드백을 활용함으로써, RL은 데이터 기반 학습과 목표 지향적 행동 사이의 간극을 메우며 기계가 복잡한 행동을 스스로 학습할 수 있게 합니다.
