33. 커리큘럼 학습(Curriculum Learning)으로 단계적 학습 구현하기, 커리큘럼 학습의 원리와 장점

작성자: 조광형

날짜: 2024년 11월 26일

1. 서론

강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)은 복잡한 환경에서 최적의 행동을 학습하기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 이러한 학습 과정은 매우 비효율적일 수 있으며, 특히 학습하는 에이전트가 처음부터 복잡한 작업을 처리해야 할 경우 더욱 그러합니다. 이를 해결하기 위한 접근 방법 중 하나가 바로 커리큘럼 학습(Curriculum Learning)입니다. 커리큘럼 학습은 간단한 작업부터 시작하여 점진적으로 어려운 작업으로 나아가는 방법론으로, 에이전트가 더 빠르고 안정적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다.

2. 커리큘럼 학습의 원리

커리큘럼 학습은 교육의 원리에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 인간이 학습할 때, 통상적으로 간단한 개념부터 배우고, 이후 점차 복잡한 개념으로 나아가는 과정을 따릅니다. 이러한 원리는 기계 학습에도 유사하게 적용될 수 있으며, 에이전트가 긴 수명 동안 다양한 경험을 축적하게 함으로써 학습 효율을 높이는 데 기여합니다.

커리큘럼 학습의 기본 원리는 다음과 같습니다:

  • 점진적인 학습: 처음에는 쉽고 간단한 작업으로 시작하여, 점차 난이도가 증가하는 작업으로 넘어갑니다. 이런 점진적인 접근은 에이전트의 안정성을 높이며, 극단적인 상황에 대한 처리를 더 잘 할 수 있게 만듭니다.
  • 작업의 다양성: 다양한 난이도의 작업을 통해 에이전트는 다양한 경험을 할 수 있으며, 이는 일반화 능력을 향상시킵니다.
  • 가중치 초기화 및 학습 속도 향상: 초기에는 단순한 문제를 해결하고, 이를 통해 모델의 가중치를 훨씬 쉽게 초기화할 수 있습니다. 이후 보다 복잡한 문제를 해결할 때 이러한 초기화된 가중치가 도움을 줄 수 있습니다.

3. 커리큘럼 학습의 장점

커리큘럼 학습에는 여러 가지 장점이 있습니다:

  • 학습 속도 향상: 쉽게 해결할 수 있는 문제부터 개발하면, 에이전트가 학습하는 속도가 빨라집니다. 간단한 작업에서 얻은 지식이 더 복잡한 작업 구성 시에도 사용될 수 있습니다.
  • 성능 향상: 여러 단계로 나누어 학습하다 보면 에이전트는 각 단계에서의 지식을 바탕으로 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 이는 특히 복잡한 환경에서 이점을 가져옵니다.
  • 안정성 및 일반화: 다양한 난이도의 작업을 통해 에이전트가 더 많은 경험을 쌓게 되며, 이를 통해 다양한 상황에 대해 일반화할 수 있게 됩니다.
  • 자원 효율성: 커리큘럼 학습을 통해 에이전트는 필요한 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 무작정 어려운 작업을 수행하려는 것보다, 차근차근 공부하는 것이 자원 및 시간 측면에서 효율적입니다.

4. 커리큘럼 학습 구현 예제

이제 커리큘럼 학습을 실제 Python 코드로 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 여기는 OpenAI의 Gym 환경을 활용하여 커리큘럼 학습을 구현하는 기본적인 틀을 제공합니다.

4.1. 환경 준비

먼저 필요한 라이브러리를 설치하고 필요한 환경을 설정합니다. Gym과 RLlib를 사용하여 다양한 작업을 구성합니다.

!pip install gym
!pip install ray[rllib]

4.2. 간단한 환경 설정

여기서는 CartPole 문제를 예로 들겠습니다. CartPole은 에이전트가 막대를 세운 채로 카트를 제어하는 문제입니다. 초기 간단한 버전을 설정합니다.

import gym

def create_env(env_name):
    return gym.make(env_name)

env = create_env('CartPole-v1')

4.3. 커리큘럼 정의하기

여기에서 우리는 커리큘럼을 만들어 에이전트가 학습할 단계적인 작업을 정의합니다.

def curriculum():
    return [
        {'name': 'easy', 'max_steps': 50},  # 쉬운 단계
        {'name': 'medium', 'max_steps': 100},  # 중간 단계
        {'name': 'hard', 'max_steps': 200},  # 어려운 단계
    ]

curriculum_stages = curriculum()

4.4. 에이전트 학습 루프

각 커리큘럼 단계를 통해 에이전트를 학습하는 메인 루프를 만듭니다.

import numpy as np

def train_agent(env, curriculum_stages):
    for stage in curriculum_stages:
        print(f"Training on stage: {stage['name']}")
        for episode in range(100):  # 각 단계에서 100번의 에피소드 학습
            state = env.reset()
            done = False
            steps = 0
            while not done and steps < stage['max_steps']:
                action = env.action_space.sample()  # 랜덤 행동 선택
                next_state, reward, done, info = env.step(action)
                state = next_state
                steps += 1

train_agent(env, curriculum_stages)

4.5. 학습 결과 평가

학습이 끝난 후, 성능을 평가하여 커리큘럼의 효과를 확인합니다. 평가를 위해 학습된 에이전트를 사용하여 문제를 해결합니다.

def evaluate_agent(env, trained_agent):
    state = env.reset()
    done = False
    total_rewards = 0
    while not done:
        action = trained_agent.act(state)  # 학습된 정책에 따라 행동
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        total_rewards += reward
    return total_rewards

# 이를 통해 에이전트 평가
score = evaluate_agent(env, trained_agent)
print(f"Trained agent score: {score}")

5. 결론

커리큘럼 학습은 강화학습에서 매우 중요한 접근법으로, 에이전트가 효율적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있게 합니다. 간단한 작업에서 시작하여 점차 난이도를 높이는 것은 자연스러운 학습 과정이며, 이는 에이전트의 일반화 능력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 강좌에서 소개한 커리큘럼 학습의 원리와 장점을 이해하고, Python 코드를 통해 구현해보면서 실질적인 경험을 쌓길 바랍니다. 앞으로도 커리큘럼 학습을 통해 더 나은 강화학습 모델들을 개발할 수 있기를 기대합니다.

감사합니다!