강화 학습 이해를 위한 필수 항목

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다. 강화 학습을 이해하기 위해 알아야 할 필수 항목은 다음과 같습니다.

1. 기본 개념

• 에이전트(Agent): 환경과 상호작용하며 행동을 수행하는 주체
• 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 대상이며, 에이전트의 행동에 따라 상태가 변화
• 상태(State): 환경의 현재 상황을 나타내는 정보
• 행동(Action): 에이전트가 환경과 상호작용하기 위해 수행하는 선택
• 보상(Reward): 에이전트의 행동에 대한 평가이며, 에이전트의 목표는 보상을 최대화하는 것
• 정책(Policy): 에이전트가 특정 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 전략
• 가치 함수(Value Function): 특정 상태 또는 행동의 장기적인 가치를 예측하는 함수

2. 강화 학습의 특징

• 시행착오 학습: 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 시행착오를 거치며 최적의 정책을 학습
• 지연된 보상: 에이전트의 행동에 대한 보상은 즉시 주어지지 않을 수 있으며, 장기적인 결과를 고려해야 함
• 탐험과 활용: 에이전트는 새로운 행동을 시도하는 탐험과 현재까지 얻은 지식을 활용하는 활용 사이에서 균형을 찾아야 함

3. 주요 알고리즘

• Q-러닝(Q-learning): Q-값을 추정하여 최적의 정책을 학습하는 알고리즘
• SARSA(State-Action-Reward-State-Action): 현재 정책을 따라 행동하며 Q-값을 업데이트하는 알고리즘
• 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning): 심층 신경망을 사용하여 복잡한 환경에서 강화 학습을 수행하는 기술
• 정책 경사(Policy Gradient): 정책을 직접 최적화하는 알고리즘

4. 마르코프 결정 과정(MDP)

• 마르코프 속성(Markov Property): 현재 상태는 과거의 모든 정보를 포함하며, 미래 상태는 현재 상태와 행동에만 의존
• 상태 전이 확률(State Transition Probability): 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 다음 상태로 전이될 확률
• 할인율(Discount Factor): 미래 보상의 현재 가치를 할인하는 비율

이러한 필수 항목들을 학습하여 강화 학습의 기본 원리와 다양한 알고리즘을 이해할 수 있습니다.