강화학습의 모델 기반 vs 모델 프리 학습

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방식으로 학습하는 방법입니다. 이때 학습 방식에 따라 크게 모델 기반(Model-based) 학습과 모델 프리(Model-free) 학습으로 나뉩니다.

1. 모델 기반 학습 (Model-based Learning)

모델 기반 학습은 환경의 동작을 예측하는 모델을 만들어서 학습하는 방법입니다. 즉, "이 행동을 하면 어떤 결과가 나올까?"를 미리 예측하는 모델을 활용합니다.

✔ 특징

• 환경 모델을 활용 → 실제 행동 전에 시뮬레이션 가능
• 학습 속도가 빠를 수 있음
• 환경 모델이 부정확하면 잘못된 예측 가능

✔ 예제

• 체스를 둘 때, 상대의 다음 수를 예측하면서 학습
• 날씨 예측 모델을 만들어 농작물 재배 전략 학습

2. 모델 프리 학습 (Model-free Learning)

모델 프리 학습은 환경 모델 없이, 직접 행동을 해보고 얻은 보상을 기반으로 학습하는 방법입니다. 즉, "이 행동을 하면 결과가 어땠지?"를 경험을 통해 배웁니다.

✔ 특징

• 환경 모델이 필요 없어서 단순함
• 많은 시행착오를 거치며 학습해야 해서 시간이 오래 걸릴 수 있음
• Q-learning, SARSA, 정책 기반 방법 (Policy Gradient) 등이 대표적인 모델 프리 방법

✔ 예제

• 아기가 걸음을 배우는 과정 (직접 넘어지고 다시 시도하며 학습)
• 알파고(AlphaGo)가 바둑을 학습할 때, 수많은 게임을 해보면서 좋은 수를 찾아가는 방식

3. 모델 기반 vs 모델 프리 비교

구분	모델 기반 학습	모델 프리 학습
환경 모델	필요함 (예측 가능)	필요 없음 (직접 경험)
학습 속도	빠를 수 있음	상대적으로 느림
활용 예시	시뮬레이션이 가능한 문제 (체스, 로봇)	복잡한 환경에서 시행착오를 통한 학습 (게임, 자율주행)

결론

만약 환경에 대한 정보를 어느 정도 알고 있다면 "모델 기반 학습"이 더 빠를 수 있고, 반대로 환경을 잘 모른다면 "모델 프리 학습"을 통해 직접 경험하며 배워야 합니다.

어떤 방법을 사용할지는 문제의 성격과 목적에 따라 달라집니다!