ModelFree vs ModelBased 접근 방식 차이점과 예시

Model-Free vs. Model-Based 접근 방식: 차이점과 예시

Overview

강화 학습(Reinforcement Learning)에서 "Model-Free"와 "Model-Based" 접근 방식은 환경을 학습하는 방법론에서 근본적인 차이를 보입니다. 이 두 접근 방식은 에이전트가 환경과 상호작용하며 학습하는 방식을 다르게 접근합니다. 각 방식의 특성, 장단점, 그리고 예시를 통해 이들 사이의 차이점을 상세히 설명하겠습니다.

Model-Free 접근 방식

개요

Model-Free 접근 방식은 환경의 모델을 사용하지 않고 에이전트가 직접 환경과 상호작용하며 학습하는 방법입니다. 이 방식은 환경의 동작이나 구조에 대한 사전 정보 없이 에이전트가 보상(reward)을 최대화하기 위해 행동을 조정합니다.

핵심 개념

1. Q-Learning

• 설명: Q-Learning은 에이전트가 상태(state)와 행동(action)에 대해 기대 보상값을 학습하는 알고리즘입니다. 에이전트는 환경과 상호작용하며 각 상태-행동 쌍에 대한 Q-값을 업데이트합니다.
• 예시: 체스 게임에서, 에이전트는 각 수(move)에 대해 보상을 받지 않고 게임이 끝난 후 결과에 따라 보상을 받습니다. 이 보상을 바탕으로 Q-값을 업데이트하며 최적의 수를 찾는 방법을 학습합니다.
• 에러 및 해결 방법: Q-Learning은 충분한 탐색이 이루어지지 않을 경우 수렴하지 않을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 탐색과 활용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 예를 들어, ε-greedy 정책을 사용하여 탐색을 촉진할 수 있습니다.

2. SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

• 설명: SARSA는 Q-Learning과 유사하지만, 현재 정책에 따라 선택된 행동을 사용하는 점에서 차별화됩니다. 에이전트는 현재 상태에서 현재 행동을 선택하고, 다음 상태에서의 행동을 기반으로 Q-값을 업데이트합니다.
• 예시: 마치 Q-Learning과 비슷하지만, SARSA는 현재 행동을 사용하여 업데이트를 수행합니다. 예를 들어, 로봇이 경로를 탐색할 때, SARSA는 로봇이 선택한 행동과 그에 따른 결과를 통해 정책을 개선합니다.
• 에러 및 해결 방법: SARSA는 종종 정책이 너무 보수적이어서 최적의 행동을 찾기 어려울 수 있습니다. 이 경우, 탐색을 더욱 강화하고 ε 값을 조정하여 해결할 수 있습니다.

장점과 단점

• 장점: 구현이 상대적으로 간단하며, 환경 모델이 필요 없기 때문에 환경의 복잡성에 구애받지 않습니다.
• 단점: 환경의 모델이 없기 때문에 학습 속도가 느릴 수 있으며, 대규모 상태 공간에서는 비효율적일 수 있습니다.

Model-Based 접근 방식

개요

Model-Based 접근 방식은 에이전트가 환경의 모델을 구축하거나 사용하는 방법입니다. 이 모델은 환경의 동작과 보상 구조를 설명하며, 에이전트는 이 모델을 사용하여 계획(planning)과 예측(prediction)을 수행합니다.

핵심 개념

1. Dynamic Programming (DP)

• 설명: DP는 환경의 모델을 사용하여 상태 가치(state value)를 계산하고 최적 정책(optimal policy)을 찾는 방법입니다. 대표적으로 벨만 방정식(Bellman equation)을 이용하여 가치 함수를 업데이트합니다.
• 예시: Gridworld 문제를 해결할 때, 에이전트는 환경의 동작 모델을 기반으로 가치 함수와 정책을 계산합니다. 예를 들어, 4x4 격자에서 최적의 경로를 찾는 문제를 해결할 때 DP를 사용하여 각 상태의 가치를 계산합니다.
• 에러 및 해결 방법: DP는 정확한 환경 모델이 필요하며, 큰 상태 공간에서는 계산량이 급격히 증가할 수 있습니다. 이 경우, 근사 기법(approximation techniques)을 사용하여 계산 비용을 줄일 수 있습니다.

2. Model Predictive Control (MPC)

• 설명: MPC는 환경의 모델을 사용하여 미래의 행동을 예측하고 최적의 제어 입력을 결정하는 방법입니다. 에이전트는 모델을 기반으로 시뮬레이션을 통해 여러 단계의 행동을 계획합니다.
• 예시: 자율 주행 자동차에서 MPC는 차량의 현재 상태와 모델을 사용하여 미래의 경로를 계획합니다. 차량이 장애물을 피하고 최적의 경로를 따라가기 위해 모델을 통해 예측된 미래 상태를 기반으로 제어 입력을 조정합니다.
• 에러 및 해결 방법: MPC는 모델의 정확성에 의존하므로, 모델이 부정확할 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 모델을 정기적으로 업데이트하고, 모델 오차를 보정하는 방법을 사용할 수 있습니다.

장점과 단점

• 장점: 환경의 모델을 이용하여 빠르게 계획과 예측이 가능하며, 효율적인 학습이 가능합니다. 특히 복잡한 환경에서 유리합니다.
• 단점: 환경 모델의 정확성이 필요하며, 모델 구축이 어려울 수 있습니다. 모델이 부정확할 경우, 성능이 크게 저하될 수 있습니다.

결론

Model-Free와 Model-Based 접근 방식은 각각의 장단점이 있으며, 문제의 특성과 환경에 따라 적절한 방식을 선택하는 것이 중요합니다. Model-Free 접근 방식은 구현이 간단하고 직관적이지만 학습 속도가 느릴 수 있으며, Model-Based 접근 방식은 빠른 학습과 계획이 가능하지만 환경 모델의 정확성이 필요합니다.

참고문서

• Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
• Reinforcement Learning: An Introduction
• Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press.
• Dynamic Programming
• Camacho, E. F., & Bordons, C. (2004). Model Predictive Control. Springer.
• Model Predictive Control