강화학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다. 일반적으로 강화학습은 크게 모델 기반 강화학습(model-based RL)과 모델 프리 강화학습(model-free RL)으로 나눌 수 있습니다. 이 글에서는 이 두 가지 접근 방식의 차이점과 장단점, 그리고 대표적인 모델 기반 강화학습 알고리즘 몇 가지를 소개하겠습니다.
모델 기반 강화학습 (Model-Based RL)
모델 기반 강화학습은 에이전트가 환경의 다이나믹스를 모델링하여 다음 상태를 예측하고, 이 정보를 통해 정책(policy)을 개선하는 방법입니다. 즉, 에이전트는 환경의 상태와 행동에 대한 모델을 학습하여 가능한 미래의 결과를 예측하고, 이를 기반으로 최적의 행동을 결정합니다.
모델 기반 강화학습의 특징
- 모델 학습: 에이전트는 환경의 상태 전환과 보상 구조를 명시적인 모델로 학습합니다. 이러한 모델은 주어진 상태에서 특정 행동을 취했을 때의 다음 상태를 예측하는 데 사용됩니다.
- 계획: 모델 기반 RL에서는 에이전트가 학습한 모델을 이용하여 여러 시나리오를 시뮬레이션하고 최적의 정책을 찾아낼 수 있습니다. 이 과정은 종종 ‘계획(planning)’이라고 불립니다.
- 샘플 효율성: 모델 기반 접근법은 주어진 데이터로부터 모델을 학습하므로, 데이터 샘플의 효율성이 향상됩니다. 환경에 대한 모델이 있으면 적은 데이터로도 좋은 결과를 낼 수 있습니다.
모델 기반 강화학습의 장단점
장점
- 샘플 효율성: 환경의 모델을 학습하고 활용하기 때문에, 학습에 필요한 경험의 양이 적어집니다.
- 계획 가능성: 모델을 이용하여 미래의 여러 가지 시나리오를 예측할 수 있어, 장기적인 관점에서의 의사결정이 가능합니다.
단점
- 모델의 정확성: 환경 모델이 부정확하면, 잘못된 계획을 세우거나 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
- 계산 비용: 모델의 학습과 시뮬레이션은 상당한 컴퓨터 자원을 요구할 수 있으며, 특히 복잡한 환경에서는 더 많은 소비가 발생할 수 있습니다.
모델 프리 강화학습 (Model-Free RL)
모델 프리 강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 직접 정책을 학습하는 방법입니다. 즉, 에이전트는 환경의 모델을 만들지 않고, 단순히 경험을 바탕으로 최적의 행동 방침을 찾아내는 방식입니다.
모델 프리 강화학습의 특징
- 경험 기반 학습: 에이전트는 과거 경험을 통해 보상을 최대화하기 위한 정책을 갱신합니다. 미래의 상태나 보상을 예측하는 것이 아닌, 직접적으로 행동을 통해 결과를 얻습니다.
- 정책 최적화: 일반적으로 Q-Learning, SARSA와 같은 알고리즘이 사용되며, 이들은 주로 가치 기반(value-based) 방법입니다.
모델 프리 강화학습의 장단점
장점
- 모델 불필요: 환경 모델을 만들 필요가 없으므로, 복잡한 환경에서도 효율적으로 학습이 가능합니다.
- 간결성: 구현이 간단하고 이해하기 쉬운 구조로 되어 있습니다.
단점
- 샘플 비효율성: 대량의 경험이 필요하여 학습시간이 길어질 수 있습니다.
- 계획 없음: 장기적인 관점의 의사결정이 어렵고, 단기적인 최적화에 집중하게 됩니다.
모델 기반 RL 알고리즘 소개
1. Dyna
Dyna 알고리즘은 모델 기반 방법의 일종으로, 모델을 학습한 후 이를 사용하여 학습을 강화합니다. 이 접근법은 환경의 모델을 활용하여 새로운 샘플을 생성하고, 그 샘플로부터 정책을 개선하는 방식입니다.
주요 단계
- 상태-행동 쌍에 대한 경험을 수집합니다.
- 수집된 데이터를 바탕으로 환경의 모델을 학습합니다.
- 모델을 이용하여 가상의 경험을 생성하고, 이 가상의 경험을 사용하여 정책을 업데이트합니다.
2. POMDPs (Partially Observable Markov Decision Processes)
POMDPs는 에이전트가 완전한 상태 관찰이 불가능한 환경에서 최적의 정책을 찾아내기 위한 강력한 프레임워크입니다. 모델 기반 강화학습에서 POMDPs는 예측된 관찰을 통해 상태 정보를 보완하고, 정책을 개선하는 데 사용됩니다.
주요 입력 요소
- 상태 공간
- 행동 공간
- 보상 함수
- 상태 전환 모델
- 관찰 모델
3. AlphaZero
AlphaZero는 바둑, 체스 등과 같은 게임에서 사용하는 모델 기반 강화학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 신경망을 사용하여 상태를 평가하고, Q-값을 예측하여 다음 수를 결정합니다. AlphaZero는 게임의 규칙을 모델링하여 스스로 검색하며, 일반적인 모델 기반 접근법의 강점을 극대화합니다.
AlphaZero 개요
- Monte Carlo Tree Search (MCTS): AlphaZero는 게임의 상태를 트리 구조로 표현하고, 각 상태에서 여러 가능성을 탐색합니다.
- 신경망: 정책 네트워크와 가치 네트워크를 사용하여 최적의 수를 예측하고, 상태의 가치를 평가합니다.
모델 기반 RL과 모델 프리 RL의 비교
주요 차이점 요약
| 특징 | 모델 기반 RL | 모델 프리 RL |
|---|---|---|
| 환경 모델링 | 필요함 | 불필요함 |
| 샘플 효율성 | 높음 | 낮음 |
| 계획 가능성 | 가능함 | 불가능함 |
| 복잡성 | 복잡함 | 간단함 |
결론
모델 기반 강화학습과 모델 프리 강화학습은 각각의 강점과 약점이 있으며, 상황에 따라 적절한 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 모델 기반 RL은 샘플의 효율성을 높이고, 장기적인 계획을 가능하게 하지만, 환경 모델의 정확성에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 반면 모델 프리 RL은 구현이 간단하고 다양한 환경에 잘 적용되지만, 샘플 효율성이 떨어지고 학습 시간이 길어질 수 있습니다.
따라서 실제 강화학습 문제를 해결할 때는 각각의 특성을 고려하여 적절한 방법을 선택하고, 필요시 두 접근 방식을 혼합하여 사용할 수 있습니다. 모델 기반 RL에 대한 연구는 여전히 진행 중이며, 미래의 방향성에 대해 많은 기여를 할 것으로 기대됩니다.
이 글이 모델 기반 강화학습과 모델 프리 강화학습에 대한 이해를 높이고, 보다 나은 연구와 개발을 위한 도움이 되기를 바랍니다.