강화 학습이란 무엇인가요?

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강화 학습이란 무엇인가요?

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인공 지능, 기계 학습 및 딥 뉴럴 네트워크

인공 지능(AI), 기계 학습(machine learning), 딥 뉴럴 네트워크 등은 로봇이 생각하고 진화하는 존재로 상상할 수 있는 미래에 대한 우리의 상상력을 자극하는 용어입니다. 이번 비디오에서는 강화 학습(reinforcement learning) 또는 RL에 대해 알아보겠습니다. RL은 현저히 난제로 알려진 제어 문제를 해결하는 데 잠재력을 가진 기계 학습의 한 유형입니다. 알파고라는 AI 프로그램은 강화 학습을 활용하여 세계 최고의 바둑 선수를 이기는 데에 성공했으며, 최근에는 알파스타가 등장하여 스타크래프트 2에서 우세한 위치를 차지하고 있습니다. 그래서 당신은 아마도 "왜 그렇게 할 수 있는데, 왜 내 로봇을 제어하거나 데이터 센터를 냉각하거나 불안정하고 휘몰아치는 환경에서 드론을 안정화하는 데 강화 학습을 활용할 수 없을까요?"라는 생각을 할 수 있을 것입니다. 이제 해당 주제에 대해 알아보겠습니다.

인공 지능, 기계 학습 및 딥 뉴럴 네트워크


강화 학습(Reinforcement Learning, RL)

강화 학습은 정적인 데이터 세트가 아닌 동적인 환경에서 작동하는 다른 두 학습 프레임워크와는 달리 동적 환경에서 작동합니다. 강화 학습의 목표는 최적의 결과, 즉 최대 보상을 생성하는 최적의 행동 순서를 찾는 것입니다. 이를 위해 소프트웨어인 에이전트가 환경과 상호 작용하고, 행동을 취하며, 환경의 상태를 관찰하고, 보상을 수집합니다. 에이전트는 취한 행동에 따라 정책(policy)이라고 불리는 브레인을 사용하여 관찰된 상태를 출력으로 변환합니다. RL에서 상태에 대한 관측을 입력으로 사용하고 가치를 평가하는 것은 곧 가장 보상을 수집할 수 있는 행동을 선택하는 것을 의미합니다. RL에서는 가치(reward)와 리워드(reward)와는 달리 한 상태에서의 기대치(value)를 평가하는 것이 중요합니다. 기대치는 해당 상태부터 미래로 이어질 수 있는 전체 리워드를 의미합니다. 기대치를 평가하는 것은 짧은 시간 동안의 단기 이익보다 오래 걸리며, 미래에 대한 예측이 덜 신뢰할 수 있으므로 낮은 할인율(discounting)을 적용하여 리워드를 할인하는 것이 더 유리합니다. 탐구(exploration)와 활용(exploitation)의 균형도 강화 학습에서 중요한 측면 중 하나입니다. 환경과 상호 작용하는 과정에서 최고의 보상을 이미 알고 있는 영역(exploitation)과 방문하지 않은 환경 영역을 탐험하며(rewards) 사전에 알지 못한 보상을 찾을 수 있도록 해줍니다. 강화 학습에서는 이 균형을 제어할 수 있는 방법을 제공합니다.


알파고와 알파스타

알파고는 강화 학습을 활용한 체스 프로그램으로 알려져있으며, 세계 최고의 바둑 선수들을 이기는 데에 성공하였습니다. 이후로 알파고 개발팀은 알파스타라는 프로그램을 개발하여 스타크래프트 2에서도 탁월한 성과를 얻고 있습니다. 알파스타 역시 강화 학습의 원리를 활용하여 최적의 행동 순서를 탐색합니다. 이를 통해 알파스타는 스타크래프트 2에서 뛰어난 성적을 기록하고 있습니다.


강화 학습을 이용한 문제 해결

일반적으로 우리는 제어 시스템을 설계할 때 카메라 등을 사용하여 환경을 관찰하고, 그 정보를 처리하여 위치 등의 신호로 변환합니다. 이렇게 얻은 관측 결과와 시스템 및 환경 모델을 결합하여 제어 시스템을 설계합니다. 다양한 제어 루프가 상호 작용하며 로봇의 움직임을 설계합니다. 강화 학습을 통해 위의 복잡성을 단일 블랙 박스로 축소할 수 있습니다. 간단히 말해, 관측을 입력으로 받고 저수준 명령어를 직접 출력하는 블랙 박스를 만들 수 있습니다. 더 똑똑하다면, 로봇이 걸을 수 있도록 기능을 설계하는 함수를 직접 설계할 수 있습니다. 이렇게 하면 전통적인 방식으로 해결해야 하는 복잡성을 간소화할 수 있습니다.


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해당 비디오에서는 강화 학습의 개념과 원리에 대해 알아보았습니다. 알파고와 알파스타 같은 프로그램은 강화 학습을 통해 뛰어난 성과를 내고 있으며, 이러한 원리를 우리의 로봇 제어나 데이터 센터 제어, 불안정한 환경에서의 드론 안정화에 적용할 수 있다는 아이디어가 있습니다. 전통적인 제어론과 비교하여 강화 학습의 이점과 단점에 대해서도 알아보았습니다. 다음 시리즈에서는 강화 학습의 작업 흐름, 정책 구조, 보상 함수 작성 방법 등을 자세히 알아보겠습니다. 그럼 다음 비디오를 기대해 주세요!


정리

이 비디오에서는 강화 학습(RL)에 대해 알아보았습니다. RL은 제어 문제를 해결하는 데에 잠재력을 가지고 있으며, 알파고와 알파스타와 같은 프로그램에서 활용되고 있습니다. RL은 다른 두 가지 학습 프레임워크와는 달리 동적인 환경에서 작동하며, 가치와 보상의 개념을 중요시하고 탐험과 활용의 균형을 유지하는 것이 특징입니다. RL을 사용하기 위해서는 시스템을 이해하고, 제어 방법을 선택하고, 보상 함수를 설계해야 합니다. 또한 효율적인 알고리즘을 적용하여 RL 작업을 수행해야 합니다. 다음 비디오에서는 이러한 내용을 보다 자세히 다룰 예정입니다.


자료 출처 (MATLAB Tech Talk)

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