가치기반 학습 vs. 정책기반 학습: 가장 중요한 요소
가치기반 학습 (Value-based Learning)
가치기반 학습은 에이전트가 주어진 상태에서 취할 수 있는 행동들의 가치를 평가하는 것을 중심으로 합니다. 여기서 "가치"란 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 기대할 수 있는 장기적인 보상의 크기를 의미합니다.
가장 중요한 요소: 가치 함수(Value Function)
가치기반 학습에서 가장 중요한 개념은 가치 함수입니다. 가치 함수는 두 가지 유형으로 나뉩니다:
- 상태 가치 함수 (V(s)): 상태 s에서 얻을 수 있는 예상 총 보상
- 행동 가치 함수 (Q(s, a)): 상태 s에서 행동 a를 취했을 때 얻을 수 있는 예상 총 보상
대표적인 알고리즘
가치기반 학습에서는 Q값(행동 가치 함수)을 학습하는 방식이 일반적이며, 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같은 방법이 있습니다.
- Q-learning: 가치 기반 강화학습에서 가장 널리 사용되는 알고리즘으로, Q값을 업데이트하면서 최적의 행동을 찾아감
- Deep Q-Network(DQN): Q-learning을 신경망과 결합하여 고차원 상태 공간에서도 학습이 가능하도록 개선된 기법
가치기반 학습의 장점과 단점
장점: 최적의 정책을 추론할 수 있으며, 탐색과 활용의 균형을 조절할 수 있는 ε-greedy 전략을 적용 가능
단점: 연속적인 행동 공간에서는 Q값을 모두 저장하기 어렵고, 높은 차원의 상태 공간에서는 학습 속도가 느려질 수 있음
정책기반 학습 (Policy-based Learning)
정책기반 학습은 에이전트가 최적의 정책(π)을 직접 학습하는 방식입니다. 즉, 상태 s가 주어졌을 때, 어떤 행동 a를 취할 확률을 결정하는 함수인 정책 π(a|s)를 학습하는 것이 목표입니다.
가장 중요한 요소: 정책(Policy)
정책기반 학습에서는 정책 함수(Policy Function)가 핵심입니다. 정책은 두 가지 방식으로 표현될 수 있습니다:
- 확률적 정책 (Stochastic Policy): 특정 상태에서 여러 행동을 취할 확률을 결정 (π(a|s) = P(a|s))
- 결정적 정책 (Deterministic Policy): 특정 상태에서 항상 동일한 행동을 선택 (π(s) = a)
대표적인 알고리즘
정책기반 학습에서 사용되는 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다.
- 정책 경사법 (Policy Gradient): 정책을 직접 최적화하는 방식으로, 정책의 기울기를 계산하여 업데이트
- REINFORCE: 샘플링된 행동을 기반으로 정책을 업데이트하는 대표적인 정책 경사 기법
- Actor-Critic: 정책기반 학습과 가치기반 학습을 결합하여 더 안정적인 학습이 가능
정책기반 학습의 장점과 단점
장점: 연속적인 행동 공간에서도 적용이 가능하며, 탐색 전략이 내재되어 있어 학습이 빠름
단점: 정책이 직접 최적화되므로 학습이 불안정할 수 있으며, 수렴 속도가 느릴 수 있음
결론: 가치기반 vs. 정책기반 학습
가치기반 학습과 정책기반 학습은 각각의 장단점이 있으며, 사용 환경에 따라 적절한 방식을 선택해야 합니다.
언제 가치기반 학습을 사용할까?
- 이산적(discrete) 행동 공간을 다룰 때
- 보상을 명확하게 평가할 수 있을 때
- Q-learning과 같은 방법으로 행동을 최적화할 수 있을 때
언제 정책기반 학습을 사용할까?
- 연속적인(continuous) 행동 공간을 다룰 때
- 정확한 보상 평가가 어려운 환경에서 정책을 직접 최적화할 때
- 로봇 제어와 같이 미분 가능한 정책이 필요한 경우
최근 강화학습에서는 가치기반 학습과 정책기반 학습을 결합한 Actor-Critic 방법이 널리 사용되며, 이를 통해 두 가지 방식의 장점을 동시에 활용할 수 있습니다.