42. 환경 확장 및 전이 학습 적용 사례, 전이 학습을 통해 확장된 환경에서 에이전트 재학습하기

42. 환경 확장 및 전이 학습 적용 사례

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 일반적으로 에이전트는 특정 환경에서 훈련받으며, 이 과정에서 다양한 정책을 학습하게 됩니다. 그러나 실제 세계에서는 에이전트가 단일 환경에서만 학습하는 것이 아니라, 여러 환경에서의 경험을 통해 효과적으로 전이(Transfer)하는 능력이 필요합니다. 본 강좌에서는 강화학습 에이전트를 다양한 환경으로 확장하고, 이를 통해 전이 학습을 적용하는 사례를 설명합니다.

전이 학습이란?

전이 학습은 한 과제에서 학습한 지식이나 기술을 다른 과제에 적용하는 과정입니다. 과거의 경험을 활용하여 새로운 상황에서도 빠르게 적응할 수 있으며, 이로 인해 학습의 효율성이 크게 향상됩니다. 강화학습에서 전이 학습은 보통 두 가지 형태로 나뉩니다:

• 구조적 전이(Structural Transfer): 기존의 학습된 모델이나 정책을 새로운 환경에 맞게 재구성하여 사용하는 방법입니다.
• 파라미터 전이(Parameter Transfer): 기존 환경에서 학습한 파라미터를 새로운 환경에서도 초기값으로 설정하여 학습의 출발점을 개선하는 방법입니다.

환경 확장이란?

환경 확장은 기존의 환경을 기반으로 새로운 상태 또는 행동 공간을 추가하는 과정입니다. 예를 들어, 로봇이 특정 경로를 학습한 후, 같은 경로에 장애물이 추가되는 형태가 있을 수 있습니다. 이 경우, 에이전트는 새로운 장애물을 회피하는 방법을 학습해야 하며, 이는 기존의 경험을 활용해 학습 과정을 가속화할 수 있습니다.

전이 학습 적용 사례

사례 1: 로봇 조작(Manipulator Robot)

로봇 조작 문제는 강화학습에서 자주 다루어지는 주제입니다. 로봇이 특정 작업을 완료하는 방법을 학습한 후, 새로운 환경에서 이를 재학습하는 과정에서 전이 학습을 사용해 보겠습니다. 예를 들어, 로봇이 특정 물체를 집는 작업을 수행했다고 가정해 보겠습니다.

기존 환경 설정

import gym
import numpy as np

# 기본 환경 생성
env = gym.make('FetchPickAndPlace-v1')

# 하이퍼파라미터 설정
num_episodes = 1000
learning_rate = 0.01
discount_factor = 0.99

# Q-테이블 초기화
Q_table = np.zeros((env.observation_space.shape[0], env.action_space.n))

# 에이전트 학습 함수
def train_agent():
    for episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = np.argmax(Q_table[state])  # 최대 Q값 행동 선택
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            Q_table[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q_table[next_state]) - Q_table[state, action])
            state = next_state

환경 확장 및 전이 학습

로봇이 특정 위치에서 물체를 집는 작업을 학습한 후, 새로운 환경에서는 물체의 위치를 변경하거나 물체의 형태를 다르게 설정할 수 있습니다. 이러한 경우 로봇의 기존 지식을 활용하여 새로운 위치와 환경에서 재학습할 수 있습니다.

# 새로운 환경으로 변경
env = gym.make('FetchPickAndPlace-v2')  # 새로운 버전의 환경

# 전이 학습 적용
def transfer_learning():
    for episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = np.argmax(Q_table[state])  # 기존 모델 사용
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            Q_table[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q_table[next_state]) - Q_table[state, action])
            state = next_state

transfer_learning()

사례 2: 게임 환경에서의 전이 학습

게임 환경에서 전이 학습을 적용할 수도 있습니다. 예를 들어, 같은 게임의 다른 레벨에서 에이전트가 이전 레벨의 경험을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 레벨 간의 유사성을 이용하여 학습 효율을 높일 수 있습니다.

기존 레벨 학습

import random

# 게임 환경 설정
class GameEnv:
    def reset(self):
        # 초기 상태 반환
        pass

    def step(self, action):
        # 행동에 따른 다음 상태 반환
        return next_state, reward, done

# 기존 레벨에서의 Q-learning
game_env = GameEnv()
Q_table = np.zeros((state_space_size, action_space_size))

def train_game_agent():
    for episode in range(num_episodes):
        state = game_env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = np.argmax(Q_table[state])
            next_state, reward, done = game_env.step(action)
            Q_table[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q_table[next_state]) - Q_table[state, action])
            state = next_state

train_game_agent()

새로운 레벨로의 전이 학습

기존 레벨에서 학습한 Q 값들을 새로운 레벨에서 초기값으로 설정하여 학습을 시작합니다. 이를 통해 초기 학습 단계를 단축시킬 수 있습니다.

결론

강화학습에서 환경 확장 및 전이 학습은 에이전트의 학습 과정을 더욱 효율적이고 강력하게 만들어 줍니다. 특정 환경에서 받은 경험을 바탕으로 새로운 환경에서 빠르게 적응할 수 있는 능력은 강화학습의 핵심적인 부분 중 하나입니다. 본 강좌에서 소개한 사례들을 통해, 독자들은 강화학습의 전이 학습 원리를 이해하고, 이를 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 기반을 쌓을 수 있을 것입니다. 앞으로 더 다양한 환경과 상황에서 전이 학습을 활용하여 에이전트를 효과적으로 학습시키는 방법을 고민해 보시기 바랍니다.