몬테카를로 방식-RL

강화학습의 몬테카를로 방식: 초보자를 위한 가이드

강화학습에서 몬테카를로(Monte Carlo) 방식은 경험을 통해 학습하는 효과적인 방법입니다. 초보자도 이해할 수 있도록 핵심 개념과 특징을 설명해드리겠습니다.

몬테카를로 방식의 기본 개념

몬테카를로 방식은 많은 수의 무작위 샘플을 통해 결과를 예측하는 기법입니다. 강화학습에서는 이 방법을 사용하여 상태나 행동의 가치를 추정합니다.

주요 특징

1. 경험 기반 학습: 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 경험(상태, 행동, 보상의 시퀀스)을 바탕으로 학습합니다.
2. 모델 없는 학습: 환경에 대한 사전 지식 없이도 가치함수를 추정할 수 있습니다.
3. 에피소드 단위 학습: 하나의 에피소드가 끝난 후에 가치를 계산합니다.
4. 평균 계산: 많은 샘플을 수집한 뒤 평균을 내어 가치함수로 사용합니다.

동작 원리

1. 샘플 수집: 에이전트가 환경과 상호작용하며 여러 에피소드를 경험합니다.
2. 가치 추정: 수집된 샘플들의 평균을 계산하여 상태나 행동의 가치를 추정합니다.
3. 정책 개선: 추정된 가치를 바탕으로 더 나은 정책을 만듭니다.

장점

• 유연성: 복잡한 환경에서도 적용 가능합니다.
• 부분 계산: 특정 상태만 선택하여 가치함수를 계산할 수 있어 시간을 절약할 수 있습니다.
• 모델 불필요: 환경의 상태전환확률을 알 필요가 없습니다.

예시

주사위 12개를 던져 나올 수 있는 수의 합을 예측하는 문제를 생각해봅시다. 이론적으로 모든 경우의 수를 계산하기는 어렵지만, 몬테카를로 방식을 사용하면 많은 횟수의 실험을 통해 평균 41.57이라는 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 실제 값인 42와 매우 유사합니다.

결론

몬테카를로 방식은 복잡한 환경에서도 경험을 통해 효과적으로 학습할 수 있는 강력한 도구입니다. 초보자들도 이 개념을 이해하면 강화학습의 기본 원리를 파악하는 데 큰 도움이 될 것입니다.