ㅁ 강화학습

ㅇ 정의:
강화학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 행동을 학습하는 알고리즘이다.

ㅇ 특징:
– 에이전트와 환경 간의 상호작용을 기반으로 학습.
– 보상 신호를 통해 정책을 개선.
– 탐험과 활용 간의 균형이 중요.

ㅇ 적합한 경우:
– 게임 플레이, 로봇 제어, 자율주행 등 환경과의 상호작용이 필요한 문제.
– 명시적인 지도 학습 데이터가 없는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 강화학습과 지도 학습의 차이를 혼동.
– 보상 신호가 없는 경우 학습이 불가능하다는 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 강화학습은 환경과 상호작용 없이 작동한다. (X)
2. 보상 신호는 정책 개선에 필수적이다. (O)

================================

1. IMPALA

ㅇ 정의:
IMPALA는 분산 강화학습을 위한 아키텍처로, 여러 에이전트가 병렬적으로 환경을 탐험하며 데이터를 수집하고 중앙 처리기가 이를 학습한다.

ㅇ 특징:
– 분산 학습을 통해 대규모 환경에서 효율적인 학습 가능.
– V-trace 알고리즘을 이용해 정책 불일치를 보정.
– 높은 데이터 처리량과 확장성을 제공.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡하고 대규모 환경에서의 강화학습.
– 병렬 처리를 통해 학습 시간을 단축해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– IMPALA의 V-trace 알고리즘을 일반적인 Q-learning과 혼동.
– 병렬 처리와 분산 학습의 차이를 명확히 이해하지 못함.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. IMPALA는 단일 에이전트 환경에서만 작동한다. (X)
2. V-trace 알고리즘은 정책 불일치를 보정하는 데 사용된다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

IMPALA의 V-trace 알고리즘 학습 내용 정리:

1. V-trace 알고리즘의 작동 원리:
– V-trace는 분산 강화학습에서 사용되는 오프폴리시(off-policy) 보정 기법이다. 이는 학습 중 수집된 데이터가 현재 학습 중인 정책과 다를 때 발생하는 정책 불일치 문제를 해결하기 위해 설계되었다.
– V-trace는 중요도 샘플링(importance sampling)과 클리핑(clipping)을 활용하여 정책 불일치로 인한 편향을 줄이고, 학습의 안정성을 높인다. 이를 통해 효율적인 학습이 가능해진다.

2. 정책 불일치 문제 해결 방법:
– 정책 불일치 문제란 데이터가 과거의 행동 정책에서 생성되었지만, 학습은 현재의 정책을 기반으로 이루어지는 상황에서 발생한다.
– V-trace는 중요도 샘플링 비율(importance sampling ratio)을 계산하여 과거 정책과 현재 정책 간의 차이를 보정한다.
– 이때, 중요도 샘플링 비율이 지나치게 커지는 것을 방지하기 위해 클리핑을 적용한다. 클리핑은 비율이 특정 임계값을 초과하지 않도록 제한하여 학습의 안정성을 유지한다.

3. 기존 Q-learning과의 차이점:
– Q-learning은 주로 단일 에이전트 환경에서 동작하며, 탐험과 활용의 균형을 맞추는 데 초점이 맞춰져 있다.
– IMPALA의 V-trace 알고리즘은 분산 환경에서 여러 에이전트가 동시에 데이터를 수집하고 학습하는 구조를 지원한다.
– V-trace는 정책 불일치를 효과적으로 처리하면서 높은 데이터 효율성을 제공한다는 점에서 Q-learning과 차별화된다.

4. 분산 환경에서의 데이터 수집 및 처리 방식:
– IMPALA는 액터(actor)와 학습기(learner)로 구성된 분산 구조를 사용한다. 액터는 환경에서 데이터를 수집하고, 학습기는 이 데이터를 사용하여 정책을 업데이트한다.
– 액터는 환경과 상호작용하며 에피소드를 생성하고, 이를 학습기로 전송한다. 학습기는 수신한 데이터를 기반으로 정책과 가치 함수를 업데이트한다.
– 이러한 구조는 데이터 수집과 학습이 병렬로 이루어지도록 하여 학습 속도를 크게 향상시킨다.
– 구체적인 사례로는 여러 액터가 서로 다른 환경에서 동시에 데이터를 수집하여 학습기로 보내는 방식이 있다. 학습기는 이 데이터를 통합하여 학습을 진행하며, 업데이트된 정책은 다시 액터들에게 배포된다.

위의 내용을 중심으로 IMPALA의 V-trace 알고리즘을 학습하면 시험 대비에 도움이 될 것이다.