강화학습(Reinforcement Learning, RL)
강화학습(Reinforcement Learning, RL)
강화학습은 인공지능(AI)에서 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. 주어진 환경에서 시행착오(trial and error)를 통해 최적의 정책(Policy)을 찾는 방식으로 동작합니다.
1. 강화학습의 주요 개념
① 에이전트(Agent)
- 환경 속에서 행동을 수행하는 학습 주체 (예: 자율주행 자동차, 바둑 AI)
② 환경(Environment)
- 에이전트가 상호작용하는 시스템 또는 세계 (예: 게임, 로봇이 움직이는 물리 환경)
③ 상태(State, s)
- 현재 환경의 상태 정보 (예: 체스판의 말 위치, 게임 속 캐릭터의 위치)
④ 행동(Action, a)
- 에이전트가 수행할 수 있는 행동 (예: 바둑에서 돌을 놓는 위치, 로봇 팔의 움직임)
⑤ 보상(Reward, r)
- 특정 행동을 수행한 후 얻는 보상 값 (예: 바둑에서 승리 시 +1, 패배 시 -1)
⑥ 정책(Policy, π)
- 에이전트가 어떤 상태에서 어떤 행동을 취할지를 결정하는 전략
⑦ 가치(Value) 함수
- 특정 상태에서 미래 보상의 기대값을 나타내는 함수
- 상태 가치 함수 V(s)V(s): 상태 ss에서 얻을 기대 보상
- 행동 가치 함수 Q(s,a)Q(s, a): 상태 ss에서 행동 aa를 했을 때 얻을 기대 보상
2. 강화학습의 과정
- 에이전트가 환경에서 현재 상태 sts_t를 관찰
- 정책(Policy)에 따라 행동 ata_t 선택
- 환경이 행동에 대한 보상 rtr_t과 새로운 상태 st+1s_{t+1} 반환
- 에이전트가 보상을 학습하고 정책을 업데이트
- 반복 수행하여 최적의 행동 패턴을 찾음
3. 강화학습 알고리즘 종류
① 모델 기반 vs 모델 프리
- 모델 기반(Model-Based) 강화학습: 환경의 동작 모델을 학습하여 최적의 정책을 찾음 (예: 다이나믹 프로그래밍)
- 모델 프리(Model-Free) 강화학습: 환경 모델 없이 직접 경험을 통해 학습 (예: Q-Learning, 정책 그래디언트)
② 대표적인 알고리즘
1) Q-Learning (오프라인, 가치 기반)
- 환경과의 상호작용을 통해 Q-테이블을 업데이트하며 최적의 행동을 찾음
- 업데이트 공식: Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a’} Q(s’, a’) – Q(s, a) \right]
- α\alpha: 학습률, γ\gamma: 할인율, rr: 보상
2) Deep Q-Network(DQN)
- Q-Learning을 신경망(Neural Network)으로 확장한 알고리즘
- 게임, 로봇 제어 등에서 높은 성능을 보임 (예: 알파고의 초기 버전)
3) 정책 기반 알고리즘 (Policy-Based)
- 정책 함수 π(a∣s)\pi(a|s)를 직접 최적화하는 방식
- 예) REINFORCE, Proximal Policy Optimization(PPO), Actor-Critic 방법
4) Actor-Critic 알고리즘
- 정책(Actor)과 가치(Critic) 함수를 함께 학습하는 방법
- DeepMind의 AlphaGo가 사용
4. 강화학습의 활용 분야
✅ 게임 AI
- 알파고(AlphaGo), 도타2, 스타크래프트 AI
✅ 로보틱스
- 로봇 제어 (예: Boston Dynamics의 로봇)
✅ 자율주행
- 차량의 최적 주행 경로 학습
✅ 금융 및 트레이딩
- 주식 및 암호화폐 자동 거래 시스템
✅ 네트워크 최적화
- 트래픽 관리, 데이터센터 리소스 최적화
5. 강화학습과 클라우드
- 클라우드 기반 AI 훈련: GCP, AWS, Azure에서 RL 모델 훈련 가능
- MLOps 및 RL: Kubernetes + TensorFlow를 활용한 강화학습 자동화 가능
- AutoML + RL: AI 모델 자동 최적화
강화학습은 클라우드 인프라 최적화, AI 기반 네트워크 운영, 금융 예측 모델 등에 활용할 수 있어, 현재 사용자의 관심사와도 접점이 많습니다. 클라우드 프로젝트와 연계할 계획이 있다면 TensorFlow, PyTorch, Ray RLlib 같은 프레임워크를 활용해 볼 수도 있습니다! 🚀
