강화학습(reinforcement learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동 정책을 학습하는 과정입니다. 강화학습의 주요 기법 중 하나는 모델 기반 강화학습(Model-Based RL)과 모델 프리 강화학습(Model-Free RL)입니다. 이 글에서는 두 방식의 차이점, 장점과 단점, 그리고 모델 기반 강화학습의 예제를 다루겠습니다.
1. 모델 기반 강화학습이란?
모델 기반 강화학습은 에이전트가 환경의 모델을 학습하는 방법입니다. 환경의 상태와 행동의 결과를 예측할 수 있는 모델을 구축하여 이를 통해 최적의 정책을 찾고, 필요 시 시뮬레이션을 통해 행동을 결정합니다.
1.1 모델 기반 RL의 과정
- 환경 모델 학습: 에이전트는 환경의 동적 특성을 학습합니다. 이를 통해 상태 전이와 보상을 예측할 수 있는 모델(P(s’|s,a)와 R(s,a))을 구축합니다.
- 정책 학습: 학습한 모델을 사용하여 최적의 정책을 찾습니다. 주로 가치 함수나 정책을 최적화하는 방법을 사용합니다.
- 행동 선택: 환경 모델을 바탕으로 행동을 선택하고, 이를 통해 실제 환경과 상호작용하여 새로운 데이터를 수집합니다.
2. 모델 프리 강화학습이란?
모델 프리 강화학습은 환경의 모델을 구축하지 않고, 직접적인 경험을 기반으로 정책을 학습하는 방법입니다. 일반적으로 값을 평가하는 방법(state-value function, action-value function)을 통해 최적의 정책을 결정합니다.
2.1 모델 프리 RL의 장점과 단점
모델 프리 강화학습은 모델을 직접 학습하지 않기 때문에 적용이 간편하고, 복잡한 환경에서도 쉽게 사용할 수 있습니다. 그러나 많은 데이터를 필요로 하고, 탐색과 활용의 균형을 잘 맞춰야 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 모델 기반 VS 모델 프리 강화학습
두 방식은 상반된 접근법을 가지고 있으며, 상황에 따라 장단점이 있습니다. 다음 표는 두 방식의 비교입니다.
| 특징 | 모델 기반 강화학습 | 모델 프리 강화학습 |
|---|---|---|
| 모델 사용 | 환경 모델 사용 | 모델 미사용 |
| 데이터 효율성 | 상대적으로 효율적 | 상대적으로 비효율적 |
| 훈련 시간 | 상대적으로 빠름 | 상대적으로 느림 |
| 복잡한 환경 | 성능 저하 가능성 | 상대적으로 원활함 |
4. 모델 기반 강화학습의 장점과 단점
4.1 장점
- 데이터 효율성: 모델을 통해 미래의 결과를 예측하므로, 시뮬레이션을 활용해 더 일반화된 결과를 얻을 수 있습니다.
- 안전한 탐색: 모델을 기반으로 안전하게 탐색할 수 있어 위험한 행동을 줄일 수 있습니다.
- 빠른 적응: 환경의 변화를 신속하게 반영할 수 있습니다.
4.2 단점
- 모델 구축의 복잡성: 실제 환경을 정확히 모델링하는 것이 어렵고, 오류가 발생할 수 있습니다.
- 계산 비용: 모델을 사용한 계산이 크고 복잡할 수 있습니다.
- 전이 학습의 어려움: 한 환경에서 학습한 모델이 다른 환경에 적용되기 어려울 수 있습니다.
5. 모델 기반 RL의 간단한 예제
이제 모델 기반 강화학습의 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 이 예제에서는 OpenAI Gym의 “CartPole” 환경을 사용하여 모델 기반 방법으로 에이전트를 훈련시키는 과정을 보여줍니다.
import numpy as np
import gym
class Model:
def __init__(self):
self.transition_matrix = {}
self.reward_matrix = {}
def update(self, state, action, next_state, reward):
self.transition_matrix[(state, action)] = next_state
self.reward_matrix[(state, action)] = reward
def predict(self, state, action):
return self.transition_matrix.get((state, action)), self.reward_matrix.get((state, action))
env = gym.make('CartPole-v1')
model = Model()
# Q 테이블 초기화
Q = np.zeros((env.observation_space.shape[0], env.action_space.n))
episodes = 1000
for ep in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = np.argmax(Q[state]) # 현재 상태에서 가장 높은 Q 값 선택
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
model.update(state, action, next_state, reward) # 모델 업데이트
predicted_next_state, predicted_reward = model.predict(state, action)
if predicted_next_state is not None:
Q[state, action] = predicted_reward + np.max(Q[predicted_next_state]) # Q 값 업데이트
state = next_state
env.close()
결론
모델 기반 강화학습과 모델 프리 강화학습은 각각의 장점과 단점을 가지고 있습니다. 모델 기반 RL은 데이터 효율적인 학습을 가능하게 하고 빠르게 적응할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 모델 구축의 어려움과 계산 비용 등의 복잡성이 존재합니다. 반면에 모델 프리 RL은 직접적인 경험을 통해 간편하게 적용할 수 있지만, 데이터를 많이 소모하며 탐색과 활용의 균형에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.
강화학습의 발전은 많은 분야에서 혁신적 변화를 가져오고 있으며, 두 접근 방식의 장점을 잘 활용하는 것이 앞으로의 주요 과제가 될 것입니다.