딥마인드 UCL 강화 학습 입문: AI 기초 다지기 [1강]
강화학습, 쉽게 알려줄게! 🤖
이 강의는 강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 거야. 강화학습이 뭔지, 어떻게 작동하는지, 그리고 이걸로 뭘 할 수 있는지 차근차근 알아볼 거야.
1. 강화학습이란 뭘까? 🤔
간단히 말하면, 강화학습은 스스로 배우고 결정해서 목표를 달성하는 방법이야. 마치 우리가 세상을 경험하면서 배우는 것처럼 말이지.
- 산업 혁명: 기계가 사람의 육체노동을 대신했지. (예: 증기기관차)
- 디지털 혁명: 컴퓨터가 사람의 정신노동을 대신했어. (예: 계산기)
- 인공지능 시대: 이제는 기계가 스스로 해결책을 찾도록 하는 거야.
우리가 일일이 해결책을 알려주는 대신, 문제와 목표만 제시하면 기계가 알아서 배우고 해결하는 거지. 이걸 가능하게 하는 게 바로 학습과 자율적인 결정이야.
2. 강화학습은 어떻게 배울까? 💡
강화학습은 다음과 같은 특징을 가지고 배워.
- 능동적: 그냥 정보를 받아들이는 게 아니라, 직접 행동하면서 경험을 쌓아.
- 순차적: 지금 하는 행동이 나중에 할 행동에 영향을 줄 수 있어.
- 목표 지향적: 그냥 아무렇게나 하는 게 아니라, 특정 목표를 가지고 행동해.
- 예시 없이 학습: 누가 "이렇게 해!"라고 정확히 알려주지 않아도 스스로 배워. (예: 자전거 타기)
이 모든 과정은 보상(Reward)이라는 걸 통해 이루어져. 목표를 달성하면 보상을 받고, 그렇지 않으면 보상을 못 받거나 페널티를 받는 거지. 이 보상을 최대로 받기 위해 학습하는 거야.
3. 강화학습의 핵심 요소: 에이전트와 환경 🌐
강화학습은 크게 두 가지로 나눌 수 있어.
- 에이전트(Agent): 학습하고 결정하는 주체. (예: 로봇, 게임 캐릭터)
- 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 세상. (예: 실제 세계, 게임 화면)
에이전트는 환경으로부터 관찰(Observation)을 받고, 그 관찰을 바탕으로 행동(Action)을 결정해. 그리고 그 행동의 결과로 환경으로부터 보상(Reward)과 다음 관찰을 받게 되지. 이 과정이 계속 반복되는 거야.
[에이전트] -- 행동 --> [환경]
[환경] -- 관찰, 보상 --> [에이전트]
4. 에이전트 안에는 뭐가 있을까? 🧠
에이전트 안에는 여러 가지 중요한 것들이 있어.
- 상태(State): 에이전트가 현재 상황을 파악하는 데 필요한 정보. (예: 게임 캐릭터의 위치, 체력)
- 정책(Policy): 어떤 상태에서 어떤 행동을 할지 결정하는 규칙. (예: "적이 보이면 피한다.")
- 가치 함수(Value Function): 특정 상태나 상태-행동 쌍의 미래 보상 기대치를 나타내는 것. (예: "이 상태에 있으면 앞으로 총 얼마만큼의 보상을 받을 수 있을까?")
- 모델(Model): 환경이 어떻게 작동하는지에 대한 예측. (예: "이 행동을 하면 다음 상태는 어떻게 될까?")
이 중에서 정책과 가치 함수는 강화학습에서 아주 중요하게 다뤄져.
5. 강화학습으로 뭘 할 수 있을까? 🚀
강화학습은 정말 다양한 분야에 적용될 수 있어.
- 로봇 제어: 로봇이 걷거나 물건을 집는 법을 배우게 할 수 있어.
- 게임: 아타리 게임, 체스, 바둑 등에서 인간을 능가하는 실력을 보여주기도 해.
- 자율 주행: 자동차가 스스로 운전하도록 만들 수 있어.
- 추천 시스템: 사용자에게 맞는 상품이나 콘텐츠를 추천해 줄 수 있어.
- 금융: 투자 포트폴리오를 관리하거나 거래 전략을 세울 수 있어.
6. 학습 vs 계획 (Learning vs Planning) 🧐
강화학습에서 중요한 두 가지 개념이 있어.
- 학습(Learning): 환경과 직접 상호작용하면서 경험을 통해 배우는 것. (예: 게임을 하면서 실력을 늘리는 것)
- 계획(Planning): 이미 알고 있는 환경 모델을 바탕으로 최적의 행동을 미리 계산하는 것. (예: 체스에서 다음 수를 미리 생각하는 것)
이 둘은 서로 보완하며 더 나은 결과를 만들어낼 수 있어.
7. 딥러닝과의 만남: 딥 강화학습 🤝
최근에는 딥러닝(Deep Learning) 기술과 강화학습을 결합한 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)이 엄청난 발전을 이루고 있어. 복잡한 문제에서도 뛰어난 성능을 보여주지.
이 강의를 통해 강화학습의 기본 개념부터 시작해서 다양한 알고리즘까지 깊이 있게 배울 수 있을 거야. 앞으로 펼쳐질 흥미로운 강화학습의 세계를 기대해도 좋아! 😊