강화학습: Time Difference 학습
강화학습에서 Time Difference(TD) 학습은 미래의 보상을 예측하면서 현재 상태의 가치와 비교하여 학습하는 방법입니다. 이는 마르코프 결정 과정(MDP)에서 가치 함수 \(V(s)\)를 업데이트하는 데 사용됩니다.
1. Time Difference 학습 개념
TD 학습은 현재 가치 함수와 한 단계 이후의 가치 함수 차이를 이용하여 업데이트합니다. 업데이트 공식은 다음과 같습니다.
V(s) ← V(s) + α [r + γ V(s') - V(s)]
여기서,
- V(s): 현재 상태 \(s\)의 가치 함수
- r: 현재 상태에서의 보상
- γ: 할인율 (미래 보상을 현재 가치로 변환하는 계수)
- V(s'): 다음 상태 \(s'\)의 가치 함수
- α: 학습률
2. TD 학습 vs Monte Carlo 학습
TD 학습과 몬테카를로(Monte Carlo) 학습은 강화학습에서 가치 함수 학습에 사용되는 대표적인 방법입니다.
| 항목 | Time Difference (TD) 학습 | Monte Carlo 학습 |
|---|---|---|
| 업데이트 시점 | 매 단계마다 업데이트 (온라인 학습 가능) | 에피소드 종료 후 업데이트 (오프라인 학습) |
| 수렴 속도 | 빠름 (즉각적인 피드백 반영) | 느림 (전체 에피소드 필요) |
| 샘플 효율성 | 더 적은 경험으로 학습 가능 | 많은 데이터가 필요함 |
3. TD 학습 기반 알고리즘
1) TD(0) 학습
가장 기본적인 TD 학습 방법으로, 한 단계 이후의 가치 \( V(s') \)를 사용하여 업데이트합니다.
2) SARSA 알고리즘
TD 학습을 활용한 온-정책(on-policy) 학습 방법으로, 다음 상태 \(s'\)에서 선택할 행동까지 고려하여 Q-값을 업데이트합니다.
Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ Q(s', a') - Q(s, a)]
3) Q-learning 알고리즘
TD 학습을 활용한 오프-정책(off-policy) 학습 방법으로, 다음 상태에서 최적의 행동을 가정하고 학습합니다.
Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ max(Q(s', a')) - Q(s, a)]
4. Time Difference 학습의 장점
- 빠른 업데이트: 한 단계 이후의 보상을 즉시 반영할 수 있어 빠르게 학습 가능
- 온라인 학습 가능: 실시간으로 업데이트할 수 있어 동적 환경에서 효과적
- 데이터 효율성: 에피소드가 끝나지 않아도 학습이 가능하여 샘플 효율성이 높음
5. 결론
Time Difference 학습은 강화학습에서 필수적인 요소로, 즉각적인 피드백 반영이 가능하여 다양한 AI 응용 분야에서 활용됩니다. 특히 SARSA와 Q-learning 같은 알고리즘에서 중요한 역할을 하며, 로봇 제어, 게임 AI, 추천 시스템 등에서 널리 사용됩니다.