ㅁ 강화학습

ㅇ 정의:
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 기계 학습 방법이다.

ㅇ 특징:
– 탐색과 활용의 균형을 유지하며 학습.
– 환경 모델이 없어도 학습 가능.
– 보상을 기반으로 정책을 최적화.

ㅇ 적합한 경우:
– 환경의 동적 변화가 많고 명시적 모델 구축이 어려운 경우.
– 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 복잡한 문제 해결.

ㅇ 시험 함정:
– 강화학습과 지도학습, 비지도학습을 혼동하는 경우.
– 보상 설계의 중요성을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 강화학습은 환경의 동적 모델을 필요로 하지 않는다.
– X: 강화학습은 항상 명시적인 데이터 라벨이 필요하다.

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1. MuZero

ㅇ 정의:
MuZero는 환경 모델을 명시적으로 구축하지 않고도 강화학습을 수행하는 알고리즘으로, 게임과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 설계되었다.

ㅇ 특징:
– 환경의 동적 모델을 추론하여 학습.
– 정책, 가치 함수, 환경 모델을 동시에 최적화.
– 알파고와 같은 기존 모델보다 더 일반화된 접근 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 환경의 명시적 모델을 구성하기 어려운 경우.
– 게임, 보드 게임, 로봇 제어 등 복잡한 문제.

ㅇ 시험 함정:
– MuZero의 환경 모델 추론을 환경 모델이 없는 것으로 혼동하는 경우.
– MuZero와 기존 강화학습 알고리즘의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: MuZero는 환경 모델 없이도 학습할 수 있다.
– X: MuZero는 환경 모델을 명시적으로 설계해야 한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

강화학습 알고리즘의 주요 특징과 MuZero에 대한 내용을 명확히 학습하기 위해 다음과 같이 정리합니다.

1. **Q-Learning**:
– Off-policy 알고리즘으로, 현재 정책과 관계없이 행동의 가치(Q-value)를 업데이트합니다.
– 학습 과정에서 환경의 보상을 기반으로 Q-value를 계산하며, 탐색과 활용 간의 균형을 맞추기 위해 ε-greedy 방식을 사용합니다.
– 환경 모델을 명시적으로 사용하지 않으며, 값 기반(value-based) 접근법을 따릅니다.

2. **SARSA (State-Action-Reward-State-Action)**:
– On-policy 알고리즘으로, 현재 정책을 기반으로 Q-value를 업데이트합니다.
– 다음 행동을 선택한 후의 보상 및 상태를 기반으로 학습합니다.
– ε-greedy와 같은 탐색 전략을 사용하며, 행동 선택이 정책에 종속적입니다.

3. **DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)**:
– Actor-Critic 구조를 이용한 연속적인 행동 공간을 다루는 강화학습 알고리즘입니다.
– Actor는 행동을 결정하고, Critic은 행동의 가치를 평가합니다.
– Off-policy로 작동하며, 경험 재생 메모리를 사용하여 학습 효율을 높입니다.
– 환경 모델을 사용하지 않으며, 정책 기반(policy-based) 접근법을 따릅니다.

4. **PPO (Proximal Policy Optimization)**:
– 정책 기반 강화학습 알고리즘으로, 안정성과 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다.
– 정책 업데이트 시 제한된 범위 내에서만 수정이 이루어지도록 하여 학습 안정성을 확보합니다.
– 환경 모델 없이 작동하며, Actor-Critic 구조를 사용합니다.

5. **MuZero**:
– 환경 모델을 명시적으로 제공받지 않고, 자체적으로 환경의 동작을 추론합니다.
– 보상, 상태 전환, 정책을 예측하는 모델을 학습하며, 이를 통해 미래를 시뮬레이션합니다.
– Monte Carlo Tree Search(MCTS)를 활용하여 최적의 행동을 선택합니다.
– 기존 정책 기반 및 값 기반 접근법을 통합하여 효율적인 학습을 수행합니다.

6. **MuZero의 환경 모델 추론 및 정책 최적화 과정**:
– MuZero는 주어진 관찰 데이터를 기반으로 환경 모델을 학습합니다.
– 환경 모델은 보상, 상태 전환, 정책을 예측하며, 이를 통해 시뮬레이션을 수행합니다.
– MCTS를 활용하여 다양한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 행동의 가치를 평가하고, 최적의 정책을 결정합니다.
– 학습된 모델은 실제 환경과의 상호작용 없이도 효과적인 정책을 생성할 수 있습니다.

7. **MuZero와 알파고의 차별화**:
– 알파고는 기보 데이터를 기반으로 정책 및 가치 네트워크를 학습하며, 환경 모델은 명시적으로 제공됩니다.
– MuZero는 환경 모델을 사전에 제공받지 않고, 관찰 데이터를 통해 추론하며 학습합니다.
– MuZero는 다양한 환경에서 적용 가능하며, 알파고는 바둑과 같은 특정 문제에 최적화되어 있습니다.
– MuZero는 모델 기반 접근법을 사용하여 환경의 동작을 예측하고 최적의 정책을 생성하는 반면, 알파고는 모델 프리 접근법에 가까운 방식으로 작동합니다.

이 정리를 통해 각 알고리즘의 특징과 MuZero의 혁신적인 접근법을 명확히 이해할 수 있습니다.