강화 학습(RL)은 에이전트가 특정 목표를 달성하기 위해 환경에서 작업을 수행하여 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 지도 학습과 달리 강화 학습은 보상 및 페널티 시스템에 의존하여 에이전트를 최적의 행동으로 안내합니다.
강화 학습에서 에이전트는 개별적인 시간 단계로 환경과 상호 작용합니다. 각 단계에서 에이전트는 숫자 값인 보상 형태로 피드백을 받습니다. 목표는 시간 경과에 따른 누적 보상을 최대화하는 것입니다. 에이전트는 결정론적이거나 확률적일 수 있는 정책에 따라 작업을 선택합니다. 시간이 지남에 따라 에이전트가 행동의 결과를 학습하면서 정책이 개선됩니다.
RL 시스템의 주요 요소는 다음과 같습니다:
강화 학습은 모델이 입력-출력 쌍을 통해 학습하는 지도 학습과는 다릅니다. 대신 RL은 환경과의 상호작용을 통한 학습을 강조합니다. 또한 보상 피드백에 대한 명시적인 레이블을 사용할 수 없다는 점에서 비지도 학습과도 다릅니다.
강화 학습은 자율 주행 차량용 AI를 개발하는 데 매우 중요합니다. RL 알고리즘은 실제 테스트 전에 시뮬레이션 환경을 통해 차량이 최적의 주행 전략을 학습할 수 있도록 도와줍니다.
RL을 사용하면 로봇이 시행착오를 통해 복잡한 작업을 학습할 수 있습니다. 예를 들어 물류창고의 로봇은 강화 학습을 통해 다양한 물체를 다루는 방법을 학습하여 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.
RL은 딥마인드의 알파고에서 보여준 것처럼 에이전트가 바둑이나 체스와 같은 게임을 학습하고 마스터하는 게임에 적용되어 유명해졌습니다.
강화 학습은 재고 관리 및 물류와 같은 운영을 최적화할 수 있습니다. 에서 Ultralytics에서 RL 기반 시스템은 공급망의 효율성과 비용 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
강화 학습은 자율적인 의사 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 개발하는 강력한 방법으로, 인공지능과 머신러닝 발전의 초석이 되고 있습니다.
