강화학습 입문하기

강화학습이란?
에이전트(Agent)가 환경(Environment)와 상호작용하면서 보상(Reward)를 극대화하는 행동 전략을 학습하는 과정

 

1. 강화 학습의 핵심 구성 요소

1. 에이전트(Agent): 학습을 수행하는 주체, 주어진 환경에서 최적의 행동을 찾기 위해 노력

2. 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 외부세계

3. 상태(State): 에이전트가 환경에서 인식하는 정보의 집합, 현재 처한 상황

4. 행동(Action): 에이전트가 선택할 수 있는 다양한 옵션, 동작

5. 보상(Reward): 에이전트가 특정 행동을 취했을 때 환경으로부터 받는 피드백, 점수

6. 정책(Policy): 상태에 따른 행동 선택 전략

7. 에피소드(Episode): 시작~종료까지의 학습 단위

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2. 강화 학습 핵심 시나리오

1. 초기 상태
>> 에이전트는 환경(Environment) 속에 배치됨
>> 환경은 에이전트에게 초기 상태(State, S₀)를 제공
>> 에이전트는 상황을 파악하고, 행동(Action)을 결정해야 함

2. 행동 선택
>> 에이전트는 현재 상태 Sₜ를 기반으로 행동 Aₜ를 선택함.
>> 선택 방식은 정책(Policy π(a|s))에 따라 결정됨.
>> 정책은 학습을 통해 점점 더 "현명하게" 업데이트됨.

3. 환경 반응 및 보상 제공
>> 에이전트의 행동 Aₜ가 환경에 전달됨.
>> 환경은 그 행동의 결과로
      >> 다음 상태(Sₜ₊₁)를 제공
      >> 보상 Rₜ₊₁을 반환 (예: 성공하면 +1, 실패하면 -1)

4. 학습 및 정책 업데이트
>> 에이전트는 받은 보상(Rₜ₊₁)과 새 상태(Sₜ₊₁)를 이용해 학습.
>> 목표: 누적 보상(Total Reward)을 최대화하도록 정책(π)을 업데이트.
>> 알고리즘에 따라 Q-값, 정책 파라미터, 가치 함수 등(예시)을 조정.

5. 반복 수행
>> 위 과정을 반복하여 여러 에피소드(Episode)를 통해 학습.
>> 에이전트는 경험을 쌓으며 점점 더 나은 행동 전략을 만들어 감.
>> 최종적으로 최적의 정책 π을 찾음 → 최고의 성능을 발휘

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3. 강화 학습의 장점과 단점

장점	설명
1. 자율 학습 가능	별도의 정답 데이터 없이 보상만으로도 스스로 학습 가능 (지도 학습 불필요)
2. 순차적 의사결정 최적화	시간에 따른 연속적인 결정(시퀀스)을 잘 다룸 → 게임, 로봇 제어 등에 최적
3. 불확실성 상황 대응 가능	탐색과 활용(Exploration vs. Exploitation) 균형을 통해 불확실한 상황에서도 유연하게 대응
4. 다양한 환경에서 일반화 가능	새로운 상황에 적응 가능 → 게임 AI, 로봇, 자율주행 등 다양한 분야에서 응용
5. 인간 행동 모방 및 개선	모방 학습(Imitation Learning)을 통해 사람보다 효율적이고 빠른 전략 도출 가능
6. 실제 산업에 적용 가능	물류 최적화, 제조 공정 자동화, 에너지 효율 제어 등 실제 산업 문제 해결에 적용 가능

단점	설명
1. 학습 비용이 매우 높음	많은 시도(Trial)와 시간이 필요 → 샘플 비효율적, 컴퓨팅 자원 많이 소모
2. 보상 설계가 어렵고 민감함	보상(Reward)을 잘못 설계하면 비효율적인 행동 학습 또는 무의미한 결과 도출
3. 안정성 문제	학습 중 결과가 불안정하거나 수렴하지 않음 → 하이퍼파라미터에 민감
4. 현실 환경 적용 어려움	실제 환경에서 시행착오를 반복하기 어려움 → 주로 시뮬레이션 환경에서 학습
5. 탐색-활용 균형 문제	탐색을 너무 많이 하면 비효율적, 활용만 하면 최적해 도달 어려움 → 균형 조절 어려움
6. 일반화 한계	학습한 환경과 조금만 달라져도 성능 저하 가능 -> 과적합 발생 가능성 존재

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4. 강화 학습이 적합한 분야

상황	적용 적합성
보상을 기준으로 스스로 학습해야 할 때	✅ 매우 적합
연속된 의사결정이 필요한 문제	✅ 적합 (예: 게임, 로봇 제어)
정답 데이터가 없는 환경	✅ 강점 발휘
빠른 결과가 필요한 문제	❌ 부적합 (학습 시간 오래 걸림)
리소스(자원)가 제한된 환경	❌ 비효율적일 수 있음

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