강화학습이란? 강화학습 (Reinforcement Learning) 쉬운 설명

1. 강화학습이란?

• 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계학습의 한 분야로서, 일련의 행동들을 통해 어떤 환경에서 어떤 목표를 달성하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다.
• 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다.
• 강화학습은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy) 등의 개념을 사용합니다. 에이전트는 주어진 상태에서 행동을 선택하고, 환경은 그 행동에 따른 보상과 다음 상태를 제공합니다.
• 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적된 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다.

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2. 강화학습 예시

• 강화학습의 대표적인 예시로 알파고를 들 수 있습니다.
  • 알파고의 에이전트는 바둑 플레이어이고, 환경은 바둑판과 바둘돌들입니다.
  • 에이전트는 각 상태(바둑판의 현재 상황)에서 행동(바둑돌을 움직이는 방법)을 선택하고, 환경은 그 행동에 따른 다음 상태(움직인 후의 바둑판 상황)를 제공합니다. 이때, 보상은 승리와 패배, 무승부가 있습니다.
  • 알파고는 이러한 상호작용을 통해 누적된 보상을 최대화하는 정책을 학습하게 됩니다.
  • 이를 위해 강화학습 알고리즘이 사용되어, 수천 번의 게임을 플레이하면서 스스로 학습하고 강해지는 과정을 거칩니다.
  • 강화학습 알고리즘은 에이전트가 현재 상태에서 선택 가능한 행동 중에서 가장 큰 보상을 가져다 줄 수 있는 행동을 선택하도록 가르치는 방법을 사용합니다. 이를 통해 알파고는 최적의 정책을 학습하고, 바둑에서 인간을 이기는 능력을 보여주게 됩니다.

 

 

 

3. 강화학습 활용 분야

• 강화학습은 다양한 분야에서 활용됩니다. 주요 활용 분야는 다음과 같습니다.
  • 게임: 체스, 바둑, 포커 등의 전략 게임에서 강력한 인공지능 플레이어를 만드는 데 사용됩니다.
  • 로봇공학: 로봇이 움직임을 최적화하거나, 물체를 조작하는 방법을 학습하는 데 사용됩니다.
  • 자율주행: 자동차가 주행 환경에 적응하며 안전하고 효율적인 주행을 학습하는 데 사용됩니다.
  • 금융: 주식 거래 전략을 최적화하거나, 포트폴리오 관리를 개선하는 데 사용됩니다.
  • 제조: 제조 분야에서는 제조 공정의 최적화와 자동화를 위해 강화학습이 활용됩니다.

 

 

 

4. ChatGPT와 RLHF(인간피드백을 활용한 강화학습)

• ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 강화학습에서의 인간 지식(Human Feedback, HF)를 활용하여 학습합니다.
• RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 통해 에이전트가 보상을 받는 강화학습 방법입니다.
• ChatGPT는 기존의 GPT-3와 달리 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하고, 인간 평가자들이 생성된 답변을 평가하여 보상을 제공합니다.
• 이를 통해 ChatGPT는 인간이 보았을때 훨씬 더 자연스러운 대화 품질과 사용자 경험을 제공하도록 학습하게 됩니다.

 

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