몬테카를로 강화학습에서 몬테카를로(Monte Carlo)는 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 모의실험을 수행하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 알고리즘의 강력함과 유연성 때문에 널리 사용되고 있습니다. 이번 블로그에서는 몬테카를로 방법의 개념과 구현에 대해 살펴보겠습니다. 몬테카를로 방법 몬테카를로 방법은 학습자가 미래의 보상을 예측하기 위해 무작위 샘플링을 사용하는 강화학습 방법입니다. 이 방법은 학습자가 상태-행동 쌍(state-action pair)의 가치를 추정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 에이전트는 특정 상태에서 가능한 모든 행동을 시도하고, 각 행동의 결과로 얻은 보상의 평균을 계산합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 보상의 평균값이 수렴할 때까지 계속합니다. 몬테카를로 방법은 일반적..
강화 학습 강화 학습을 하는 주체를 agent라고 부른다. agent는 주변 환경과 상호작용(interaction)을 하면서 환경이 어떻게 변하는지 피드백을 받아 자신이 어떻게 행동해야 하는지 학습해서 발전된다. 강화 학습이 학습을 하는 방법은 사람이 경험을 통해 배우는 방법과 굉장히 유사하다. 어린아이의 경우 잘 모르던 시절에 위험한 행동을 했을 때 어른들로부터 부정적인 피드백을 받는다. 그 피드백을 통해 "이렇게 하면 안 되는구나"라고 학습하여 앞으로 피하게 되고 좋은 행동을 함으로써 부모님에게 칭찬 또는 갖고 싶었던 물건등으로 보상을 받게 되면서 그 피드백을 통해 또 배워나가게 된다. 이처럼 강화 학습은 사람이 배우는 것과 비슷한 패러다임을 갖고 있어 매력적인 분야이다. 강화 학습은 사실 머신러닝의..
기계가 사람처럼 행동하려면 뭐가 필요할까? 인공지능(artificial intelligence)이란 기계가 사람처럼 생각하고 결정하도록 만드는 과학분야입니다. 요즘 주변에서 AI가 붙은 제품을 많이 찾아볼 수 있습니다. 하지만 우리가 꿈꾸고 또 발전시키고 있는 인공지능은 사람과 대화도 나눌 수 있고 요청하면 필요한 것을 제공해줄 수 있는 정말 사람 같은 로봇입니다. 청소와 설거지 그리고 단순 반복 작업 같이 지루하고 귀찮은 일도 해주거나 높은 건물의 창문을 닦는 일, 깊은 탄광에서 오래 일하는 위험한 일들도 대신해주기를 바라죠. 그럼 인간은 단순 노동에서 해방될 수 있다고 기대하고 있습니다. 요즘 주변에서 AI란 키워드는 정말 쏟아지고 있지만 아직 영화에서 보던 인공지능과는 한참 떨어지는 수준입니다. A..
