강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 일련의 결정을 내리는 방법을 학습하는 일종의 머신 러닝입니다. 에이전트는 이 환경 내에서 행동을 취하고 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받습니다. 목표는 에이전트가 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하는 전략 또는 정책을 학습하는 것입니다. 이 학습 과정은 시행착오를 통해 학습이 이루어지는 행동 심리학에서 영감을 얻었습니다. 레이블이 지정된 데이터에 의존하는 지도 학습이나 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 중점을 두는 비지도 학습과 달리 강화 학습은 에이전트와 환경 간의 상호 작용 역학에 의해 구동됩니다.
강화 학습을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념이 필요합니다:
강화 학습은 이전에는 해결하기 어려웠던 복잡한 의사 결정 문제를 해결할 수 있는 능력으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다. 강화 학습은 다양한 영역에 걸쳐 활용되며 그 다양성과 힘을 입증하고 있습니다. 예를 들어 자율 주행 차량에서 RL은 차량이 도로를 탐색하고 교통 상황에서 의사 결정을 내리고 경로를 최적화하도록 훈련하는 데 사용될 수 있습니다. 의료 분야에서 RL 알고리즘은 환자의 반응에 따라 치료 계획을 개인화하고 병원 운영을 최적화할 수 있습니다.
게임 플레이: RL의 가장 두드러진 사례 중 하나는 게임 플레이 분야입니다. 바둑 게임에서 세계 챔피언을 꺾은 AI인 딥마인드의 알파고는 강화 학습을 활용하여 게임을 마스터했습니다. 마찬가지로 알파제로는 체스, 장기, 바둑에서 초인적인 성과를 거두며 복잡한 전략 게임을 마스터하는 데 있어 RL의 힘을 보여주었습니다. 비디오 게임에서의 AI에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 블로그에서 확인하세요.
로봇 공학: 강화 학습은 로봇 제어, 내비게이션, 조작과 같은 작업을 위해 로봇 공학에서 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 로봇은 보상에 따라 시행착오를 거치면서 걷기, 물체 잡기, 복잡한 작업 수행을 학습할 수 있습니다. 이는 명시적인 프로그래밍이 어려운 시나리오에서 특히 유용합니다. 로봇 공학에 컴퓨터 비전을 통합하는 방법을 살펴보고 더 많은 인사이트를 얻으세요.
강화 학습은 강력한 기술이지만, 다른 머신 러닝 패러다임과 구별하는 것이 중요합니다:
여러 기술과 프레임워크가 강화 학습 모델의 개발과 배포를 지원합니다. PyTorch 과 TensorFlow 는 RL 에이전트를 구축하고 훈련하기 위한 도구를 제공하는 인기 있는 딥러닝 프레임워크입니다. 또한 OpenAI Gym과 같은 환경은 RL 알고리즘을 훈련하고 테스트할 수 있는 표준화된 환경을 제공합니다. Ultralytics 또한 강화 학습 기술과 통합할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 최첨단 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 Ultralytics YOLO 모델은 RL 프레임워크 내에서 객체 감지 작업에 사용할 수 있습니다. 모델 배포에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 허브 페이지에서 확인하세요.
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