Reinforcement learning
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
•
환경과의 상호작용: 에이전트는 환경에서 행동을 취하고, 그 결과로 보상을 받습니다.
•
보상 최대화: 에이전트의 목표는 누적 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 것입니다.
강화학습은 로봇 제어, 게임 AI, 자율주행 차량 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 효과적인 방법론입니다. 여러분들이 가장 친숙한 것 중에는 역시 알파고
가 있겠네요.
가 있겠네요.Multiagent RL
Multiagent Reinforcement Learning (MARL)은 강화학습의 한 분야로, 여러 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서의 학습을 다룹니다. 일반적인 강화학습과 달리, MARL에서는 다음과 같은 특징이 있습니다:
•
여러 에이전트: 단일 에이전트가 아닌 여러 에이전트가 동시에 환경과 상호작용합니다.
•
복잡한 상호작용: 에이전트들은 서로 경쟁하거나 협력할 수 있으며, 이로 인해 학습 과정이 더 복잡해집니다.
•
확장된 상태 공간: 각 에이전트의 행동이 환경과 다른 에이전트에 영향을 미치므로, 상태 공간이 더 커지고 복잡해집니다.
MARL은 로봇 협업, 자율주행 차량 간 조정, 게임 AI 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 중요한 연구 영역입니다.
hierarchical RL
Hierarchical Reinforcement Learning (HRL)은 복잡한 문제를 해결하기 위해 강화학습의 구조를 계층화하는 접근 방식입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
•
계층적 구조: 상위 수준의 정책(policy)이 하위 수준의 정책을 제어하는 구조를 가집니다.
•
추상화: 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 분해합니다.
•
효율성: 학습 속도를 향상시키고 더 복잡한 작업을 해결할 수 있게 합니다.
HRL의 대표적인 비유는 상사와 부하직원의 관계입니다. 당연하겠지만, 상사가 바보같은 지시를 내린다면 전체 시스템이 망가지고, 상사가 적절한 목표를 부하직원에게 전달한다면 생산성이 향상됩니다. 보통 상사는 부하직원이 알지 못하는 먼 목표까지도 바라볼 수 있는 큰 그림을 그릴 줄 압니다 (이상적이라면). 때문에 이런 계층적 강화학습이 잘 작동하게 됩니다!
Life-long learning
life-long learning 을 번역하면 평생학습이라는 조금.. 고리타분한 단어처럼 들립니다만, 사실 엄청 재밌는 토픽 중 하나입니다. 인공지능은 대부분 학습하다보면 쉽게 망가집니다. 때문에 어느정도 까지 학습을 시키고는 멈춰 놓고 (freeze) 사용하는 경우가 대부분입니다. 고정된 성능을 가져야 실제로 사용하기 편하거든요.
그러나 사람은 그렇지 않잖아요. 1주 만에 새로운걸 배우기도 하고, 1년에 걸쳐서 능숙해지기도 합니다. 이런 것을 life-long learning 이라고 합니다. 학습을 멈추지 않은 상태로 계속 학습하면서 살아가도록 만드는 것.