강화 학습이란 무엇인가요?

강화 학습은 AI 모델이 유사한 상황에서 같은 행동을 반복할지 여부를 결정하는 데 도움을 주는 긍정, 중립, 부정 피드백을 기반으로 의사 결정 과정을 개선하도록 유도하는 머신러닝(ML)의 한 종류입니다. 강화 학습은 개발자가 정해진 목표를 추구하는 탐색적 환경에서 이루어지므로 지도 학습 및 비지도 학습과는 구분되는 방식입니다.

강화 학습 시 알고리즘은 특정한 결과에 초점을 맞춘, 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 사용합니다. 알고리즘이 해당 데이터 세트를 탐색하는 모든 단계마다 긍정, 부정 또는 중립적인 피드백이 생성됩니다. 피드백은 학습 프로세스의 '강화' 부분을 담당하는 요소입니다. AI 모델은 피드백이 누적될수록 긍정적인 경로로 나아가거나 부정적인 경로를 피하는 결정을 내리는 데 도움을 받을 수 있습니다. 나아가 목표하는 결과를 달성하기 위한 최선의 전략을 결정할 수 있게 됩니다. 알고리즘은 주요 목표를 달성하는 방법을 넓은 관점에서 고려하므로, 원하는 결과를 달성하기 위해 먼저 소규모의 부정적 결과를 누적해 가며 만족을 지연시키는 과정이 포함될 수도 있습니다.

이러한 과정이 왠지 익숙하게 느껴질 수도 있습니다. 강화 학습은 생명체의 자연스러운 학습 과정을 모방한 것이기 때문입니다. 칭찬과 보상, 부정적 결과는 먹이를 사냥하는 어린 동물이나 기호를 식별하는 법을 배우는 어린 아이가 성장하는 과정에서 생각의 경계를 규정지어 주고, 세상과 상호작용하며 성공적인 결과를 달성하기 위한 지침을 강화시켜 줍니다. 강화 학습은 인간이 학습하는 방식과 유사한 방식으로 진행되므로 즉각적인 결과 도출보다 장기적인 전략이 더 중요할 수 있는 복잡하고 개방적인 시나리오에 적합한 방식입니다.

규칙, 제한, 연결 또는 동적 관계로 가득 찬 환경에서 강화 학습은 모델이 행동의 결과를 이해하는 과정을 가속화해 모델의 의사 결정을 더욱 정교하게 만들어 줍니다. 기술적인 측면에서 강화 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하지 않으므로 지도 학습보다 훨씬 더 유연합니다. 강화 학습 모델은 실험을 통해 학습하며 전체 성공 스펙트럼에 걸친 다양하고 광범위한 솔루션을 활용할 수 있는 적응력을 갖추게 됩니다. 강화 학습을 거친 모델은 환경에 적응할 수 있습니다.

강화 학습이란 무엇인가요?

강화 학습은 AI 모델이 긍정적, 중립적, 부정적 강화를 기반으로 의사 결정 과정을 개선하는 방식입니다. 강화 학습은 많은 경우 머신러닝 모델 교육을 위한 효과적인 선택입니다. 강화 학습은 모델이 단순한 의사 결정 트리를 생성하기보다 성공적인 결과를 도출한 전략을 이해하도록 만드는 것이 목표인 경우 특히 적합한 방식입니다.

예를 들어, 게임의 특정 레벨을 성공적으로 완료한 AI 모델에게 보너스 포인트 또는 레벨업을 통한 보상을 지급할 수 있습니다. 반면 어떠한 보상 또는 불이익도 주어지지 않는 상황인 중립 강화는 일반적으로 모델의 행동이 전체 목표나 목적에 큰 영향을 미치지 않았을 경우 사용합니다. 부정적 강화는 바람직하지 않은 행동을 수행하거나 적절한 결과를 도출하지 못한 모델에게 불이익을 주는 것을 의미합니다. 예를 들어, 게임 내에서 허용되지 않는 동작이나 성공적이지 못한 동작을 수행한 AI에게는 점수가 차감되거나 레벨이 한 단계 내려가는 것과 같은 불이익을 줄 수 있습니다.

강화 학습에 적합한 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 게임: 최초의 컴퓨터 체스 모델은 일련의 if/then 규칙을 기반으로 구축되었었습니다. 반면 강화 학습을 통해 상황, 선택, 결과를 보다 광범위하고 유기적으로 받아들여 복잡한 의사 결정 프로세스를 생성할 수 있는 오늘날의 AI 모델은 더욱 뛰어난 체스 실력을 습득할 수 있습니다.
• 생성형 AI: 강화 학습은 생성형 AI 모델을 위한 ML 기반이 될 수 있습니다. 강화 학습은 모델이 생성하는 대상이 이미지든, 텍스트든, 오디오든 관계없이 시행착오를 통해 프롬프트와 출력의 정확도를 결정하고 개선하는 접근 방식을 지원합니다.
• 마케팅: 모든 마케팅 참여도 데이터를 모델의 강화 학습에 사용할 수 있습니다. 고객이 페이지를 열었는지, 클릭했는지, 페이지에 머물렀는지 여부에 따라 긍정적인 강화와 부정적인 강화가 모두 제공되며, 이는 모델에 피드백되어 보다 정확한 고객 프로필을 생성합니다.
• 추천 엔진: 추천 모델은 각 제안에 대한 참여도를 바탕으로 긍정적인 강화 효과를 얻을 수 있습니다. 이는 보다 정확한 고객 프로필 모델을 구축하기 위한 패턴으로 이어집니다.
• 자율주행 자동차: 자율주행 자동차 모델은 통제되고 시뮬레이션된 환경에서의 학습을 통해 복잡한 상황에 대한 이해도를 향상시킬 수 있습니다. 운전 중에는 근접성, 속도, 날씨, 위험 등의 다양한 요소에 기반한 수많은 결정을 순간적으로 내려야 하므로 강화 학습을 통해 모델의 의사 결정을 개선하기 위한 다양한 대응 방식을 훈련시킬 수 있습니다.

이상의 모든 사용 사례와 관련된 훈련의 초기 단계는 유아가 세상을 이해하기 시작하는 단계와 비슷합니다. 운영 단계에 도달한 모델은 상황별로 대체로 정확한 의사 결정을 수행하고 결정의 정확도를 향상시키기 위해 지속적으로 학습하는 성인으로 간주할 수 있습니다. 그러한 모델은 적절한 환경 및 리소스가 제공되면 체스와 같은 게임을 하거나 고객이 관심을 가질 가능성이 높은 제안을 제공하는 것과 같은 특정 분야에 숙달될 수도 있습니다.

강화 학습 FAQ

강화 학습은 ML인가요, AI인가요?

강화 학습은 긍정적, 중립적, 부정적 피드백을 바탕으로 결정을 내리도록 시스템을 훈련하는 데 사용되는 머신러닝 기법입니다. 강화 학습을 사용하는 ML 모델은 특정한 환경 또는 상황에 대한 인간의 반응을 시뮬레이션하기 위해 설계된 더 큰 인공지능 모델의 일부가 될 수도 있습니다.

강화 학습의 3가지 주요 유형은 무엇인가요?

강화 학습의 3가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

• 모델 기반: 모델이 자유로운 탐색을 통해 최적의 성공 경로를 구축하기 위한 매개변수를 직접 결정할 수 있는 환경을 제공합니다.
• 정책 기반: 모델이 주어진 목표를 가장 성공적으로 달성할 수 있는 정책이 무엇인지 결정하기에 앞서 사용할 수 있는 전략(정책), 행동(가치), 결과 간의 관계를 탐색하는 방식입니다.
• 가치 기반: 모델이 특정한 행동(가치)과 관련된 현재의 환경을 조사한 뒤 가장 성공적인 결과를 달성할 수 있는 가치를 결정하는 방식입니다.

지도 학습과 강화 학습의 차이점은 무엇인가요?

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용해 모델이 특정한 목표를 정확하게 달성할 수 있도록 학습시킵니다. 반면 강화 학습은 모델이 특정한 목표에 도달할 때까지 다양한 전략 및 선택을 탐색해 볼 수 있는 개방적인 환경을 제공합니다.