강화학습(이벤트 기반 학습) 공부를 시작하려면 몇 가지 기초적인 이론을 이해하는 것이 중요합니다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 정책(policy)을 학습하는 분야로, 다음과 같은 기초 이론들을 익혀야 합니다:
1. 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)
• 강화학습의 기본 모델입니다.
• MDP는 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 전이 확률(transition probability) 등으로 구성됩니다.
• Markov 성질: 현재 상태에서 미래의 상태는 과거 상태에 의존하지 않고, 현재 상태에만 의존한다는 가정이 있습니다.
2. 상태-행동 가치 함수 (Value Function)
• 상태 가치 함수(V(s)): 주어진 상태에서 얻을 수 있는 예상 보상 총합을 나타냅니다.
• 행동 가치 함수(Q(s, a)): 주어진 상태에서 특정 행동을 취했을 때 얻을 수 있는 예상 보상 총합을 나타냅니다.
3. 정책(Policy)
• 정책은 에이전트가 주어진 상태에서 취할 행동을 결정하는 규칙입니다.
• 확률적 정책과 결정적 정책이 있으며, 정책을 최적화하는 것이 강화학습의 목표입니다.
4. 보상 함수 (Reward Function)
• 에이전트가 특정 행동을 취했을 때 받는 보상입니다.
• 보상 함수는 에이전트의 목표를 정의하며, 보상을 최대화하는 방향으로 학습을 진행합니다.
5. 탐색과 활용(Exploration vs. Exploitation)
• 탐색(Exploration): 새로운 행동을 시도하여 환경을 학습하는 과정입니다.
• 활용(Exploitation): 이미 학습된 최적의 행동을 선택하는 과정입니다.
• 이 두 가지를 적절히 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
6. 할인 인자(Discount Factor, γ)
• 미래의 보상에 대한 가치를 현재 시점에서 어떻게 평가할지 결정하는 값입니다.
• γ 값이 0이면 단기 보상만 고려하고, 1이면 장기 보상을 고려하게 됩니다.
7. 동적 계획법(Dynamic Programming)
• 정책 평가 및 최적화 과정에서 사용할 수 있는 알고리즘입니다.
• 벨만 방정식(Bellman Equation): 상태 가치 함수나 행동 가치 함수를 계산할 때 사용됩니다.
8. 몬테카를로 방법(Monte Carlo Methods)
• 상태-행동 가치 함수를 샘플링을 통해 계산하는 방법입니다. 환경을 여러 번 샘플링하여 평균 보상을 구하는 방식입니다.
9. Temporal Difference(TD) 학습
• 미래의 보상을 예측할 때 벨만 방정식을 기반으로 단계별로 보상을 업데이트하는 방법입니다.
• Q-learning과 SARSA와 같은 알고리즘은 TD 방법에 기반을 둡니다.
10. Q-learning과 SARSA
• Q-learning: 모델이 없는 경우에도 최적의 행동 가치를 추정할 수 있는 오프라인 강화학습 알고리즘입니다.
• SARSA(State-Action-Reward-State-Action): 학습 중 실시간으로 환경과 상호작용하여 최적 정책을 찾는 온-라인 방법입니다.
이 외에도 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에서는 신경망을 사용하여 복잡한 환경에서 학습을 수행하기 때문에 신경망, 경사 하강법(gradient descent), 심층 신경망(DNN) 등 심층 학습 기법도 중요한 기초 이론이 됩니다.
기본적인 강화학습 이론을 습득한 후, 실제 알고리즘을 구현하고 실험해보는 것이 강화학습을 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.