AC 강화학습 알고리즘

중학생도 이해할 수 있는 강화학습 알고리즘 이야기 🎓

안녕하세요! 오늘은 여러분이 쉽게 이해할 수 있도록 Actor-Critic 구조의 강화학습 알고리즘을 재미있는 예제로 설명해볼게요. 주제는 조금 어려워 보여도, 쉬운 예를 들면 생각보다 훨씬 쉽게 다가올 수 있답니다!

1️⃣ DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)

예제: RC카 운전하기

RC카(무선 조종 자동차)를 리모컨 없이 스스로 잘 운전하도록 만드는 AI를 생각해볼게요. 이 AI는 바퀴를 어느 정도로 돌려야 할지, 얼마나 빠르게 가야 할지를 연속적으로 조절해야 해요. 이때 DDPG는 “항상 같은 행동을 정확히 하도록 학습”해요. 예를 들어, 커브에서는 정확히 35도만 핸들을 꺾는 식이죠.

2️⃣ TD3 (Twin Delayed DDPG)

예제: 드론 조종하기

드론이 하늘을 날아 장애물을 피해가야 한다고 상상해볼까요? 드론은 위, 아래, 앞, 뒤로 아주 미세하게 움직여야 하죠. TD3는 DDPG와 비슷하지만, 두 명의 평가자(Critic)를 둬서 실수하지 않게 체크해요. 마치 숙제를 할 때 친구 두 명이 같이 검사해주는 것처럼요. 그래서 더 안정적으로 날 수 있어요.

3️⃣ SAC (Soft Actor-Critic)

예제: 사람처럼 농구 연습하기

농구 슛을 넣기 위해 수많은 각도와 힘으로 연습하는 로봇이 있어요. SAC는 여러 가지 방법을 다양하게 시도해보면서 더 잘 들어가는 슛 방법을 배워요. 마치 사람이 연습하면서 "이번엔 좀 다르게 던져볼까?" 하듯이, 실패를 두려워하지 않고 다양한 행동을 시도하면서 배우는 거예요.

4️⃣ PPO (Proximal Policy Optimization)

예제: 춤 배우기

PPO는 로봇이 춤을 출 수 있도록 연습시키는 AI예요. 그런데 매번 새로운 동작을 너무 많이 바꾸면 헷갈릴 수 있죠. 그래서 PPO는 “한 번에 너무 많이 바꾸지 말자!”는 규칙을 지켜요. 조금씩 조금씩 동작을 바꿔가며 배우는 방식이라 안정적으로 실력이 느는 거죠.

🧠 정리!

• DDPG는 정해진 대로 정확히 하게 만드는 방식이에요.
• TD3는 실수를 줄이기 위해 평가자를 두 명이나 두는 방법이에요.
• SAC는 다양한 시도를 해보며 배우는 방식이에요.
• PPO는 너무 급하게 바꾸지 않고 천천히 배우는 방식이에요.

이처럼 AI가 ‘생각’하고 ‘결정’하는 방법도 사람과 비슷한 부분이 많답니다. 여러분도 언젠가 이런 AI를 만드는 사람이 될 수 있어요! 😉

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