강화학습 학습 로드맵
강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 효과적으로 학습하기 위한 단계별 로드맵을 아래와 같이 제시합니다.
1. 기초 개념 학습
강화학습을 이해하기 위해 기본적인 개념과 수학적 기초를 학습합니다.
- 강화학습의 개요: 지도학습, 비지도학습과의 차이, 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)
- 기본 용어 정리: 에이전트(Agent), 환경(Environment), 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward), 정책(Policy), 가치 함수(Value Function), Q값(Q-value)
- 수학적 기초: 확률 및 기대값 개념, 마르코프 결정 과정(MDP), 벨만 방정식(Bellman Equation)
2. 기본 알고리즘 학습
강화학습의 주요 알고리즘을 이해하고 이를 구현할 수 있도록 학습합니다.
- 동적 프로그래밍(DP): 가치 이터레이션(Value Iteration), 정책 이터레이션(Policy Iteration), 가치 & 정책 이터레이션의 차이
- 모델 기반 학습 vs. 모델 프리 학습: 환경 모델을 이용한 학습 vs. 환경 모델 없이 학습
- 몬테카를로 방법(Monte Carlo): 에피소드 기반 학습, 온정책(On-policy) vs. 오프정책(Off-policy)
- 시간차 학습(TD): SARSA, Q-learning, TD(λ)
3. 심화 알고리즘 학습 (딥러닝 결합)
딥러닝을 활용한 강화학습 기법을 학습하고 실제 구현을 통해 실력을 쌓습니다.
- 정책 기반 방법: REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient), Actor-Critic 알고리즘
- 가치 기반 방법: Deep Q-Network (DQN), Dueling DQN, Double DQN, Prioritized Experience Replay
- 정책 최적화 알고리즘: Trust Region Policy Optimization (TRPO), Proximal Policy Optimization (PPO), Soft Actor-Critic (SAC)
- 모델 기반 강화학습: World Models, Model Predictive Control (MPC)
4. 실전 프로젝트 및 응용
이론을 학습한 후, 강화학습을 실제 환경에 적용하는 연습을 해야 합니다.
- 강화학습 라이브러리 활용: OpenAI Gym, Stable Baselines3, RLlib
- 실전 프로젝트: 게임 플레이 (예: CartPole, Atari, MuJoCo), 로보틱스 시뮬레이션 (예: OpenAI Gym Robotics), 자율주행 시뮬레이션 (예: CARLA), 금융 및 트레이딩 시스템 최적화
5. 최신 연구 및 논문 분석
강화학습 분야는 빠르게 발전하고 있으므로, 최신 논문과 연구 동향을 따라가는 것이 중요합니다.
- DeepMind의 연구: AlphaGo, AlphaZero, MuZero
- Meta(RL)의 연구: Meta-Learning 적용 사례
- 로봇 학습: DeepMind Control Suite
- Multi-Agent RL: 다중 에이전트 강화학습
6. 추천 학습 자료
다음은 강화학습을 학습할 수 있는 추천 자료입니다.
- 기본 개념 및 이론: “Reinforcement Learning: An Introduction” - Richard S. Sutton & Andrew G. Barto, David Silver의 강화학습 강의(DeepMind)
- 프로그래밍 및 실습: OpenAI Gym 튜토리얼, “Deep Reinforcement Learning Hands-On” - Maxim Lapan, Udacity의 딥러닝 강화학습 과정
- 최신 연구 및 논문: arXiv.org에서 최신 RL 논문 읽기, DeepMind, OpenAI 블로그
이러한 항목을 순차적으로 학습하면 강화학습을 이론적으로 이해하고 실제로 구현할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.