강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 시행착오를 통해 학습하고 최적의 전략(정책)을 습득하는 과정을 말합니다. 이 과정에서 에이전트는 수행한 행동에 대한 보상을 통해 어떤 행동이 최적인지를 배웁니다. 강화 학습의 목표는 주어진 환경에서 에이전트가 최대의 보상을 얻을 수 있는 최적의 정책을 찾는 것입니다.

강화 학습의 주요 개념

• 에이전트(Agent): 학습 주체로, 환경과 상호 작용하며 학습하는 객체입니다.
• 환경(Environment): 에이전트가 상호 작용하는 외부 세계로, 에이전트의 행동에 대한 반응을 제공합니다.
• 상태(State): 에이전트가 어떤 시점에 환경에서 처한 상황을 나타냅니다.
• 행동(Action): 에이전트가 상태에 따라 취할 수 있는 결정입니다.
• 보상(Reward): 에이전트가 특정 행동을 했을 때 환경으로부터 받는 피드백으로, 에이전트는 이 보상을 최대화하는 방향으로 학습합니다.
• 정책(Policy): 상태에서 행동을 결정하는 에이전트의 전략입니다.

강화 학습의 응용

강화 학습은 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 예를 들어, LLM 훈련, 자율 주행 자동차, 로봇 제어, 게임, 추천 시스템 등에서 복잡한 결정을 내리는 데 사용됩니다.

강화 학습의 알고리즘

강화 학습에는 다양한 알고리즘이 있으며, 그 중 몇 가지를 소개합니다.

• Q-러닝(Q-Learning): 상태와 행동의 쌍에 대해 Q-값(보상의 예측값)을 업데이트하면서 최적의 정책을 학습하는 방법입니다.
• 딥 Q 네트워크(DQN): Q-러닝에 심층 신경망을 결합하여 고차원의 상태 공간을 처리할 수 있게 한 알고리즘입니다.
• 정책 그래디언트(Policy Gradient): 정책을 직접 모델링하고, 보상을 최대화하는 방향으로 정책의 매개변수를 조정하는 방법입니다.