에이전트
정책 기반 방법은 강화 학습의 핵심 개념 중 하나로, 에이전트가 최적의 행동 정책을 학습하는 데 중점을 둡니다. 이 방법은 상태와 행동의 관계를 기반으로 하여, 에이전트가 환경에서 얻는 보상을 극대화하도록 설계되었습니다. 다양한 알고리즘이 존재하며, 그 중 대표적인 것이 REINFORCE와 Actor-Critic 방식입니다. 정책 기반 방법은 높은 차원 공간에서도 효과적으로 적용될 수 있어 복잡한 문제 해결에 유리합니다. 이러한 방법들을 이해하고 활용함으로써 강화 학습의 이론과 실제를 더욱 깊게 탐구할 수 있습니다.
SARSA(상태-행동-보상-다음 상태-행동)는 강화 학습의 가치 기반 방법 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 정책을 학습하는 데 도움을 줍니다. 이 알고리즘은 현재의 상태에서 가능한 행동을 선택하고, 그 행동의 결과로 얻은 보상을 기반으로 다음 행동을 결정합니다. SARSA는 정책이 탐사와 활용을 동시에 고려하며, 온전한 스펙트럼에서 에이전트를 훈련시키는 데 유용합니다. 이 글에서는 SARSA의 작동 원리와 장점을 살펴보고, 실습 예제도 함께 제공합니다. SARSA를 통해 강화 학습의 기본 개념을 확고히 할 수 있습니다.
가치 기반 강화 학습은 에이전트가 주어진 환경에서 최적의 행동을 선택하기 위해 각 상태의 가치를 평가하는 기법입니다. 이 방법은 주로 가치 함수와 행동 선택에 대한 정보를 활용하여 학습을 진행합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Q-learning과 SARSA가 있으며, 이들은 실제 상황에서 에이전트가 경험을 통해 지식을 쌓아가는 데 효과적입니다. 가치 기반 접근법은 복잡한 문제를 해결할 수 있게 해 주며, 여러 분야에서 널리 응용되고 있습니다. 본 포스트에서는 가치 기반 강화 학습의 원리와 응용 사례에 대해 자세히 살펴보겠습니다.