📌 REINFORCE 학습이란?
REINFORCE는 정책 기반(Policy-based) 강화학습 알고리즘 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 더 나은 행동을 선택하도록 정책을 직접 학습하는 방법입니다.
💡 이 알고리즘은 정책 그래디언트(Policy Gradient) 방법의 기초적인 형태로, 보상을 최대화하는 방향으로 정책을 조정합니다.
🚀 REINFORCE의 핵심 개념
1️⃣ 정책(Policy)이란?
정책(π)은 특정 상태에서 어떤 행동을 할 확률을 결정하는 함수입니다.
예를 들어, 사람이 자판기에서 음료를 선택하는 방식도 정책이라고 볼 수 있습니다.
2️⃣ 정책 기반 학습 vs. 가치 기반 학습
기존의 Q-learning(가치 기반)은 행동에 대한 "가치"를 계산하여 최적의 행동을 선택합니다.
반면, REINFORCE(정책 기반) 학습은 정책 자체를 학습하여 최적의 행동을 찾는 방식입니다.
🔥 REINFORCE 학습 과정
에이전트가 환경에서 행동을 수행하면서, 좋은 행동의 확률을 증가시키고 나쁜 행동의 확률을 감소시키는 과정입니다.
📌 학습 과정 단계
- 1️⃣ 에이전트가 환경에서 여러 번 에피소드(episode)를 수행
- 2️⃣ 각 에피소드에서 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)을 저장
- 3️⃣ 에피소드가 끝난 후, 총 누적 보상(Return)을 계산
- 4️⃣ 좋은 보상을 받은 행동의 확률을 증가시키고, 나쁜 행동의 확률을 줄임
🎯 쉬운 예제: 슬롯머신 게임
🎰 슬롯머신이 여러 개 있는 카지노에서 최대한 많은 돈을 벌고 싶다면?
어떤 슬롯머신을 당길지 정책을 학습해야 합니다!
📌 슬롯머신 게임에서 REINFORCE 적용하기
- 🎯 처음에는 무작위로 슬롯머신을 선택해서 돈을 넣고 당김
- 🎯 어떤 슬롯머신이 더 높은 보상을 주는지 학습
- 🎯 보상이 높은 슬롯머신을 당길 확률을 높이고, 보상이 낮은 것은 줄임
- 🎯 학습이 진행될수록 최적의 슬롯머신을 찾는 방향으로 행동
💡 즉, 보상을 최대화하는 방향으로 정책을 조정하는 것이 REINFORCE 학습의 핵심!
🛠 REINFORCE 알고리즘의 한계점
✅ 장점:
- 정책을 직접 학습하기 때문에 복잡한 환경에서도 적용 가능
- 연속적인 행동 공간에서도 사용 가능 (예: 로봇 제어)
❌ 단점:
- 학습 속도가 느림 (많은 에피소드 필요)
- 보상이 너무 늦게 주어지면 학습이 어려움
📌 정리
- REINFORCE는 정책 기반 강화학습 알고리즘으로, 행동의 확률을 직접 학습하는 방법
- 에이전트는 환경에서 여러 번 시도하며, 좋은 행동은 강화하고 나쁜 행동은 줄이는 방식
- 슬롯머신 게임처럼 어떤 선택이 최선인지 학습하는 데 사용 가능
- 하지만 학습이 오래 걸릴 수 있으며, 보상이 늦게 주어질 경우 어려움이 있음
💡 REINFORCE를 이해하면, 딥러닝 기반의 강화학습 모델을 만들 때 큰 도움이 됩니다! 😊