강화학습(Reinforcement Learning, RL)과 전역 최적화(Global Optimization)는 기본적으로 서로 다른 목표와 문제 해결 방식을 가지고 있습니다. 여기서 각각의 개념을 간략히 비교해 보겠습니다
강화학습 (Reinforcement Learning)
- 목적: 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방법을 배우는 것입니다. 에이전트는 시행착오를 통해 어떤 상태에서 어떤 행동을 취할 때 최대의 보상을 얻을 수 있는지 학습합니다.
- 방법: 에이전트는 환경에 대한 사전 지식 없이 환경과의 상호작용을 통해 학습합니다. 보상 신호를 기반으로 정책(policy)을 개선해 나가며, 이 정책은 특정 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 규칙입니다.
- 응용 분야: 비디오 게임, 로봇 제어, 자동화된 거래 시스템 등과 같이 결정을 내리는 데 있어서 순차적인 결정이 중요한 분야에서 주로 사용됩니다.
전역 최적화 (Global Optimization)
- 목적: 전역 최적화는 주어진 목적 함수를 최소화(또는 최대화)하는 변수의 값을 찾는 것입니다. 이 과정에서 전역 최솟값(또는 최댓값)을 찾는 것이 목표이며, 이는 전체 검색 공간 내에서 최적의 해를 의미합니다.
- 방법: 전역 최적화 방법은 목적 함수의 성질(예: 연속성, 미분 가능성 등)에 따라 다양하며, 수치적 방법, 해석적 방법, 휴리스틱 방법 등이 있습니다. 이들은 고차원의 복잡한 문제에 대해서도 전역 최적해를 찾기 위해 설계되었습니다.
- 응용 분야: 엔지니어링 설계 최적화, 재무, 물리학 등 다양한 분야에서 문제의 최적 해결책을 찾는 데 사용됩니다.
주요 차이점
- 목표와 접근 방식의 차이: 강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 방법을 배우는 반면, 전역 최적화는 주어진 목적 함수를 최적화하는 문제의 해를 찾는 데 집중합니다.
- 응용 분야: 강화학습은 주로 순차적 결정 문제에 적용되며, 전역 최적화는 다양한 최적화 문제에 적용됩니다.
- 문제 해결 방식: 강화학습은 보상을 기반으로 학습하는 반면, 전역 최적화는 주로 수학적 또는 휴리스틱 방법을 사용하여 최적의 해를 찾습니다.
두 분야는 비록 기본적인 목적과 접근 방식에서 차이가 있지만, 복잡한 문제 해결을 위해 상호 보완적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 강화학습에서 사용되는 알고리즘의 하이퍼파라미터 최적화에 전역 최적화 기법을 적용할 수 있습니다.
에이전트가 환경과 상호작용한다는 것은 강화학습에서 중요한 개념으로, 에이전트(agent)는 학습을 통해 목표를 달성하기 위해 결정을 내리는 주체(예: 로봇, 소프트웨어 프로그램 등)이며, 환경(environment)은 에이전트가 상호작용하는 외부 세계를 의미합니다. 이 상호작용은 다음과 같은 순환 과정을 통해 이루어집니다:
- 관찰(Observation): 에이전트는 환경의 현재 상태를 관찰합니다. 이 상태 정보는 에이전트가 어떤 결정을 내릴지를 결정하는 데 중요한 정보를 제공합니다.
- 결정(Decision): 에이전트는 관찰된 상태를 바탕으로 어떤 행동을 취할지 결정합니다. 이 결정 과정은 에이전트의 정책(policy)에 의해 결정되며, 정책은 에이전트가 학습하는 과정에서 지속적으로 개선됩니다.
- 행동(Action): 에이전트는 결정된 행동을 실행합니다. 이 행동은 환경에 직접적인 영향을 미치며, 환경의 상태를 변경시킬 수 있습니다.
- 보상(Reward)과 새로운 상태: 행동을 취한 결과, 에이전트는 환경으로부터 보상을 받게 됩니다. 보상은 에이전트의 행동이 얼마나 좋았는지를 평가하는 지표로 사용됩니다. 또한, 행동의 결과로 환경의 상태가 변하고, 에이전트는 새로운 상태를 관찰하게 됩니다.
- 학습(Learning): 에이전트는 받은 보상과 자신의 행동, 그리고 상태 변화를 학습에 사용하여, 미래의 상황에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 자신의 정책을 개선합니다.
이 과정을 통해, 에이전트는 시행착오를 거치며 환경과의 상호작용을 통해 학습하고, 점차 보상을 최대화하는 방법을 배워 나갑니다. 이러한 학습과 상호작용의 순환은 강화학습의 핵심 메커니즘으로, 복잡한 문제를 해결하고, 자율적으로 학습하는 인공지능 시스템을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다.
보상 함수(reward function)는 강화학습에서 에이전트의 행동을 평가하는 기준을 제공합니다. 보상은 일반적으로 강화학습 문제를 설계할 때 개발자에 의해 정의됩니다. 보상 함수의 설계는 학습 과정에서 에이전트가 추구해야 할 목표와 행동의 방향성을 결정하는 중요한 요소입니다. 개발자는 문제의 목표와 환경의 특성을 고려하여, 특정 행동이나 일련의 행동이 얼마나 바람직한지를 수치적으로 표현하는 보상 함수를 설계합니다.
보상 함수의 구체적인 설계는 학습 대상과 문제의 성격에 따라 크게 다를 수 있습니다. 예를 들어:
- 긍정적 보상(Positive Reward): 에이전트가 목표에 가까워질 때, 혹은 바람직한 행동을 할 때 긍정적인 보상을 받습니다. 이는 에이전트가 해당 행동을 더 자주 선택하도록 유도합니다.
- 부정적 보상(Negative Reward): 에이전트가 목표 달성을 방해하는 행동을 하거나, 바람직하지 않은 상황을 초래할 때 부정적인 보상(또는 벌점)을 받습니다. 이는 에이전트가 그러한 행동을 피하도록 유도합니다.
- 종료 상태(Terminal State)에서의 보상: 특정 목표를 달성하거나 특정 상태에 도달했을 때 큰 보상을 주어, 에이전트가 목표 달성을 위해 노력하도록 합니다.
개발자는 이러한 보상 함수를 통해 에이전트의 학습 목표를 명확하게 정의하고, 에이전트가 학습 과정에서 어떤 행동을 선호하게 할지를 결정합니다. 하지만 보상 함수를 설계하는 일은 간단하지 않으며, 때로는 예상치 못한 부작용이나 바람직하지 않은 학습 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서, 보상 함수의 설계와 조정은 강화학습을 적용하는 과정에서 중요한 고려사항 중 하나입니다.
한 번 정의된 후에는, 보상은 일반적으로 에이전트가 특정 상태에서 행동을 취할 때마다 자동으로 계산되고 제공됩니다. 따라서 개발자가 매번 직접 보상을 입력해주는 것이 아니라, 학습 시스템이 자동으로 에이전트의 행동을 평가하고, 그 결과에 따라 보상을 부여합니다.
보상 함수(reward function)와 목적 함수(cost function 또는 objective function)는 비슷한 개념처럼 보일 수 있지만, 그 목적과 사용하는 문제의 맥락에 따라 차이가 있습니다. 두 함수 모두 최적화 문제에서 중요한 역할을 하지만, 강화학습과 전역 최적화(또는 일반적인 최적화 문제)에서의 역할과 목적이 다릅니다.
보상 함수 (Reward Function) in 강화학습
- 목적: 보상 함수는 강화학습에서 에이전트가 취한 행동이 얼마나 좋은지를 평가합니다. 목표는 보상을 최대화하는 정책(policy)을 찾는 것입니다.
- 사용 맥락: 강화학습은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 학습하며, 이 과정에서 받는 보상을 통해 어떤 행동이 좋은지 학습합니다. 보상 함수는 이러한 학습 과정에서 행동의 가치를 평가하는 데 사용됩니다.
- 특징: 보상은 긍정적이거나 부정적일 수 있으며, 에이전트의 행동에 직접적으로 연결되어 있습니다. 보상 함수는 에이전트가 목표를 달성하기 위해 어떤 행동을 취해야 하는지를 학습하는 데 도움을 줍니다.
목적 함수 (Objective Function) in 전역 최적화
- 목적: 목적 함수는 최적화 문제에서 해(solution)의 질을 평가합니다. 목표는 이 함수를 최소화하거나 최대화하는 변수의 값을 찾는 것입니다.
- 사용 맥락: 전역 최적화는 주어진 목적 함수에 대해 전역 최솟값 또는 최댓값을 찾는 문제입니다. 이는 엔지니어링, 경제학, 물리학 등 다양한 분야에서 특정 조건을 만족시키는 최적의 해를 찾기 위해 사용됩니다.
- 특징: 목적 함수는 주로 비용, 손실, 이익 등을 수치적으로 표현하며, 최적화 과정에서 이 값을 최소화하거나 최대화하는 방향으로 진행됩니다. 목적 함수는 최적화 문제의 성격을 반영하며, 특정 조건 아래에서 최적의 해를 찾는 데 중점을 둡니다.