Q-learning
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Q-Learning in Non-Deterministic World개발/인공지능 2018. 8. 19. 13:11
그림 1. Non Deterministic은 한가지 행동이 여러가지 결과를 만들 수 있는 환경을 의미한다. 그림1에서 빨간선은 Agent가 이동하기로 의도한 방향이고 파란선은 에이전트가 실제로 이동한 방향이다. Deterministic한 상황에서는 에이전트가 의도한 대로 항상 오른쪽으로만 이동한다. 그런데 그림 1과 같은 상황에서는 에이전트가 그림처럼 오른쪽으로도 이동할 수도 있고 위로도 이동할 수도 있다. 이처럼 한가지의 행동(Action)이 여러가지 결과를 내는 환경을 Non-Deterministic이라 부른다. 앞선 포스트에서 설명한 Q-Learning은 예전에 알고리즘 시간에 배웠던 Dynamic Programming(이하 DP)과 여러모로 유사한데 DP는 에이전트가 취한 행동이 항상 고정된 결과..
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Q-Learning개발/인공지능 2018. 8. 19. 09:50
강화학습은 주변의 상태를 지속적으로 탐사해가며 미래에 주어지는 '보상' 값을 활용해 최적의 알고리즘을 찾는 학습법이다. 초기 학습데이터가 필요한 딥러닝과는 달리 초기의 학습데이터가 필요 없으며(물론 학습 데이터를 활용해서 성능을 높이기도 한다) 대신 어떤 조건에서 보상을 줄 것인지에 대한 정책과 탐사할 환경이 필요한 알고리즘이다. 국내에선 이세돌과 커제를 무참히 무찌른 알파고의 학습 알고리즘으로 알려져있다. Q-Learning은 대표적인 강화 학습 알고리즘으로 '특정 상태에서 어떤 결정을 내리는 것이 미래 보상을 가장 높여줄 것'인지에 대한 정책 데이터를 지속적으로 업데이트 하는 알고리즘이다. 강화학습을 배울 때 가장 먼저 접하는 알고리즘이며 수학 수식들이 난무해 이해하고 싶지 않고 할 수도 없을 것 같..