강화 학습의 학습 프로세스는 다음과 같은 4가지 핵심 요소로 구성된 피드백 루프에 의해 구동됩니다.

• 에이전트: 시스템의 학습자이자 의사 결정권자
• 환경: 에이전트가 상호작용하는 외부 세계
• 행동: 에이전트가 각 단계에서 내릴 수 있는 선택
• 보상: 에이전트가 행동한 후 받는 피드백으로, 결과의 바람직성을 나타냄

이러한 피드백 루프는 다음과 같이 전개됩니다.

1. 에이전트는 환경의 현재 상태를 관찰합니다.
2. 에이전트는 정책에 따라 행동을 선택하고 수행합니다.
3. 환경은 행동에 반응하여 새로운 상태로 전환됩니다.
4. 에이전트는 새로운 상태의 가치를 반영하는 보상 신호를 받습니다.
5. 이 보상 정보는 에이전트의 정책을 업데이트하는 데 사용되므로 과거에 긍정적인 보상을 가져온 행동을 선택할 가능성이 높아집니다.

이러한 시행착오, 피드백 수집, 규칙 개선의 과정을 반복하면서 시스템은 시간이 지남에 따라 가장 많은 보상을 얻는 최적의 방법을 학습합니다.

강화 학습에는 모델 기반과 모델 없는 강화 학습이라는 두 가지 기본 유형이 있습니다. 

모델 기반 강화 학습에서 에이전트는 환경의 내부 모델을 빌드하려고 시도합니다. 이 모델을 사용하면 에이전트가 실제로 행동하기 전에 행동의 결과를 예측할 수 있으므로 보다 계획적이고 전략적인 접근이 가능합니다.

미로 탐색 방법을 학습하는 로봇을 상상해 보세요. 모델 기반 RL 에이전트는 미로의 레이아웃에 대한 내부 표현을 만들려고 시도합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 경로를 계획하고, 실제로 이동하기 전에 다양한 행동과 예측된 결과를 시뮬레이션합니다.

반면 모델 없는 강화 학습은 환경의 명시적 모델을 빌드하는 데 의존하지 않습니다. 대신 받은 보상을 기반으로 행동을 가치와 연결하여 최적의 정책을 직접 학습하는 데 중점을 둡니다.

미로 예시로 돌아가서, 모델 없는 에이전트는 전체 미로를 매핑하는 데 신경 쓰지 않습니다. 대신 과거 경험과 받은 보상을 바탕으로 특정 교차로에서 좌회전 또는 우회전하는 등의 어떤 행동이 출구로 이어질 가능성이 더 높은지 학습합니다.

목표는 항상 보상을 극대화하는 것이지만, 다양한 RL 기법은 목표 달성을 위한 다양한 전략을 제공합니다. 미로 속 로봇으로 돌아가 보겠습니다.

• Q-러닝: 널리 사용되는 모델 없는 방법입니다. 로봇이 탐색하면서 '요약본'을 만든다고 상상해 보세요. 각 교차로(상태)에 대해 시트에는 가능한 각 턴(액션)에 대한 '품질 점수'(Q-값)가 나열됩니다. 많은 시행착오를 거친 후 로봇은 모든 교차로에서 각 턴에 대한 최적의 점수를 학습합니다. 출구를 찾기 위해 요약본에서 점수가 가장 높은 경로를 따라갑니다.
• SARSA(State-Action-Reward-State-Action): 이 방법은 Q-러닝과 매우 유사하지만 로봇이 좀 더 신중합니다. 항상 최선의 다음 단계를 밟을 것이라고 가정하는 대신, 현재 전략에 따라 실제로 취하는 행동을 기반으로 요약본을 업데이트합니다. 이 방법은 현재 따르고 있는 정책을 기반으로 학습하므로 '정책 준수' 방법입니다.
• 딥 Q-네트워크(DQN): 미로가 매우 커서 수백만 개의 가능한 상태가 있다면(예: 비디오 게임 화면) 어떻게 될까요? 요약본은 실용적이지 않습니다. DQN은 요약본을 심층신경망으로 대체합니다. 이 네트워크는 이전에 정확히 동일한 상황을 본 적이 없더라도 새로운 상태를 살펴보고 Q-값을 추정할 수 있는 스마트 '함수' 역할을 합니다. 이것이 DeepMind의 AI가 아타리 게임을 플레이하는 방법을 학습한 방식입니다.
• 정책 경사 방법: 이 방법은 보다 직접적인 접근 방식을 취합니다. 로봇은 각 행동에 대한 값을 학습하는 대신 일반적인 정책, 즉 모든 상황에서 무엇을 해야 하는지에 대한 확률 집합을 학습합니다(예: "T자 교차로에서 좌회전할 확률 70%"). 그런 다음 전체 여정이 성공했는지 여부에 따라 이러한 확률을 직접 조정하여 최종 보상을 극대화하기 위해 '본능'을 점진적으로 개선합니다.

강화 학습은 어려운 문제를 해결하는 좋은 방법이지만, 강화 학습의 강점과 약점을 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 잠재적인 이점과 어려움을 알면 다양한 작업에 RL이 적합한지 여부와 RL을 사용하는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

• 복잡한 문제 해결 가능: 강화 학습은 기존 프로그래밍 접근 방식이 어려움을 겪는 시나리오에서 잘 작동하며, 복잡한 문제에 대한 솔루션을 제시할 수 있습니다.
• 적응성: RL 에이전트는 변화하는 환경에 적응하고 새로운 전략을 학습할 수 있어 역동적인 상황에 적합합니다.
• 최적의 솔루션 찾기: RL은 지속적인 탐색과 학습을 통해 목표를 달성하는 데 가장 효과적인 전략을 발견하는 것을 목표로 합니다.

• 데이터 집약적일 수 있음: 강화 학습은 효과적으로 학습하기 위해 많은 양의 상호작용 데이터가 필요한 경우가 많으며, 이를 수집하는 데 시간이 오래 걸리고 리소스가 많이 소요될 수 있습니다.
• 보상 설계가 중요함: RL의 성공 여부는 원하는 행동을 정확하게 반영하는 보상 함수를 설계하는 데 크게 좌우되며, 일부 작업에서는 이 과정이 어려울 수 있습니다.
• 실제 애플리케이션의 안전 문제: 로봇 공학과 같은 실제 시나리오에서는 학습 과정에서 에이전트의 행동이 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.

강화 학습, 지도 학습, 비지도 학습은 모두 머신러닝의 하위 분야이지만 근본적인 접근 방식에는 차이가 있습니다.

• 지도 학습: 지도 학습에서는 알고리즘이 라벨이 지정된 데이터 세트에서 학습하고 제공된 예시를 기반으로 입력을 출력에 매핑합니다. 정답을 제공하는 교사와 함께 학습하는 것과 비슷하다고 생각하면 됩니다.
• 비지도 학습: 비지도 학습 알고리즘은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 탐색하여 패턴, 관계 또는 구조를 식별합니다. 교사 없이 독립적으로 데이터를 이해하려고 노력하는 것과 같습니다.
• 강화 학습: 앞서 살펴본 것처럼 RL은 환경과의 상호작용을 통해 학습하고 보상 또는 불이익의 형태로 피드백을 받는 데 중점을 둡니다. 시행착오를 통해 학습하고 행동의 결과에 따라 행동을 조정하는 것과 같습니다.

RL은 상호작용을 통해 복잡한 행동을 학습할 수 있으므로 다음과 같은 다양한 용도에 적합한 도구입니다.

강화 학습은 사용자 상호작용을 학습하여 추천을 맞춤설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. RL 알고리즘은 클릭, 구매, 시청 시간을 신호로 처리함으로써 추천 엔진을 최적화하여 사용자 참여와 만족도를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 음악 스트리밍 서비스는 RL을 사용하여 사용자의 변화하는 선호도에 맞는 노래나 아티스트를 추천할 수 있습니다.

게임 업계는 강화 학습을 도입하여 고도로 숙련된 게임 플레이 에이전트를 개발하고 있습니다. RL을 통해 학습된 이러한 AI 에이전트는 복잡한 게임에서 놀라운 숙련도를 달성하여 고도의 전략적 사고와 의사 결정 능력을 보여줍니다. 대표적인 예로는 DeepMind에서 만든 AlphaGo와 AlphaZero를 들 수 있습니다. 이들은 체스 등의 게임에서 최고 수준의 성능을 달성하여 RL의 힘을 보여주었습니다.

RL은 로봇이 복잡한 운동 기술을 배우고 까다로운 환경을 탐색하는 데 도움이 됩니다. RL은 물건을 잡거나 효율적으로 움직이는 등 원하는 행동에 대해 로봇에 보상을 제공함으로써 민첩성과 적응력이 필요한 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 제조, 물류, 심지어 로봇이 수술이나 환자 치료를 지원할 수 있는 의료 분야에도 적용될 수 있습니다.

강화 학습 시스템을 개발하려면 에이전트를 학습시키기 위한 강력한 플랫폼과 에이전트를 배포하기 위한 확장 가능한 환경이 필요합니다. Google Cloud는 다음과 같은 필수 구성요소를 제공합니다.

• 모델 빌드 및 학습: Vertex AI는 전체 ML 워크플로를 간소화하는 통합 머신러닝 플랫폼입니다. 이를 사용하면 RL 모델, 실험, 데이터를 한곳에서 빌드, 학습, 관리할 수 있습니다.
• 확장 가능한 배포: RL 에이전트는 복잡하고 동적인 환경에 배포해야 하는 경우가 많습니다. Google Kubernetes Engine(GKE)은 컨테이너화된 에이전트를 실행하기 위한 관리형 확장 가능한 서비스를 제공하여 에이전트가 환경과 상호작용하고 필요에 따라 확장할 수 있도록 합니다.