λ¨κ³λ³ Python ꡬνμ ν΅ν΄ κΈ°λ³Έμ μΈ κ°ν νμ΅ μκ³ λ¦¬μ¦μΈ Q-λ¬λμ λ°°μ°μΈμ. μ€μ μμ© νλ‘κ·Έλ¨μ μ΄ν΄λ³΄κ³ μ§λ₯ν μμ΄μ νΈ κ΅¬μΆμ λν ν΅μ°°λ ₯μ μ»μΌμΈμ.
Python κ°ν νμ΅: μ€μ©μ μΈ Q-λ¬λ ꡬν κ°μ΄λ
κ°ν νμ΅ (RL)μ μμ΄μ νΈκ° 보μμ μ΅λννκΈ° μν΄ νκ²½μμ κ²°μ μ λ΄λ¦¬λ λ°©λ²μ λ°°μ°λ λ¨Έμ λ¬λμ κ°λ ₯ν ν¨λ¬λ€μμ λλ€. μ§λ νμ΅κ³Ό λ¬λ¦¬ RLμ λ μ΄λΈμ΄ μ§μ λ λ°μ΄ν°μ μμ‘΄νμ§ μμ΅λλ€. λμ μμ΄μ νΈλ μν μ°©μ€λ₯Ό ν΅ν΄ νμ΅νλ©°, μμ μ νλμ λν 보μ λλ λ²μΉ ννλ‘ νΌλλ°±μ λ°μ΅λλ€.
Q-λ¬λμ κ°ν νμ΅ λ΄μμ λ리 μ¬μ©λλ κΈ°λ³Έμ μΈ μκ³ λ¦¬μ¦μ λλ€. μ΄ κ°μ΄λλ Q-λ¬λμ λν ν¬κ΄μ μΈ κ°μμ μ€μ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νλ λ° λμμ΄ λλ μ€μ©μ μΈ Python ꡬνμ μ 곡ν©λλ€.
Q-λ¬λμ΄λ 무μμΈκ°μ?
Q-λ¬λμ μ€ν ν΄λ¦¬μ, λͺ¨λΈ ν리 κ°ν νμ΅ μκ³ λ¦¬μ¦μ λλ€. κ·Έκ²μ΄ μλ―Ένλ λ°λ₯Ό μμΈν μ΄ν΄λ³΄κ² μ΅λλ€.
- μ€ν ν΄λ¦¬μ: μμ΄μ νΈλ μμ μ΄ μ·¨νλ νλκ³Ό κ΄κ³μμ΄ μ΅μ μ μ μ± μ νμ΅ν©λλ€. νμ μ΅μ μ νλμ νμνλ λμμλ μ΅μ μ μ μ± μ Q κ°μ νμ΅ν©λλ€.
- λͺ¨λΈ ν리: μκ³ λ¦¬μ¦μ νκ²½ λͺ¨λΈμ΄ νμνμ§ μμ΅λλ€. νκ²½κ³Ό μνΈ μμ©νκ³ κ²°κ³Όλ₯Ό κ΄μ°°νμ¬ νμ΅ν©λλ€.
Q-λ¬λμ ν΅μ¬ μμ΄λμ΄λ μ£Όμ΄μ§ μνμμ νΉμ νλμ μ·¨νμ λμ μμ λμ 보μμ λνλ΄λ Q ν¨μλ₯Ό νμ΅νλ κ²μ λλ€. μ΄ Q ν¨μλ μΌλ°μ μΌλ‘ Q-tableμ΄λΌκ³ νλ ν μ΄λΈμ μ μ₯λ©λλ€.
Q-λ¬λμ μ£Όμ κ°λ :
- μν (s): νΉμ μκ°μ νκ²½μ λνλ΄λ ννμ λλ€. μ: λ‘λ΄μ μμΉ, νμ¬ κ²μ 보λ ꡬμ±, μ°½κ³ μ μ¬κ³ μμ€.
- νλ (a): μμ΄μ νΈκ° μ£Όμ΄μ§ μνμμ ν μ μλ μ νμ λλ€. μ: λ‘λ΄μ μμΌλ‘ μ΄λ, κ²μμ λ§ λκΈ°, μ¬κ³ λ μ£Όλ¬Έ.
- 보μ (r): μνμμ νλμ μ·¨ν ν μμ΄μ νΈκ° λ°λ μ¦κ°μ μΈ νΌλλ°±μ λνλ΄λ μ€μΉΌλΌ κ°μ λλ€. κΈμ μ μΈ λ³΄μμ μμ΄μ νΈκ° νλμ λ°λ³΅νλλ‘ μ₯λ €νκ³ , λΆμ μ μΈ λ³΄μ (λ²μΉ)μ μ΄λ₯Ό μ΅μ ν©λλ€.
- Q-κ° (Q(s, a)): μν 's'μμ νλ 'a'λ₯Ό μ·¨νκ³ κ·Έ μ΄ν μ΅μ μ μ μ± μ λ°λ₯΄λ κ²μ λν μμ λμ 보μμ λλ€. μ΄κ²μ΄ μ°λ¦¬κ° λ°°μ°λ €λ κ²μ λλ€.
- μ μ± (Ο): κ° μνμμ μμ΄μ νΈκ° μ΄λ€ νλμ μ·¨ν΄μΌ νλμ§ μ§μνλ μ λ΅μ λλ€. Q-λ¬λμ λͺ©νλ μ΅μ μ μ μ± μ μ°Ύλ κ²μ λλ€.
Q-λ¬λ λ°©μ μ (Bellman λ°©μ μ):
Q-λ¬λμ ν΅μ¬μ Bellman λ°©μ μμμ νμλ λ€μ μ λ°μ΄νΈ κ·μΉμ λλ€.
Q(s, a) = Q(s, a) + Ξ± * [r + Ξ³ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)]
μ¬κΈ°μ:
- Q(s, a): μν 's' λ° νλ 'a'μ λν νμ¬ Q κ°μ λλ€.
- Ξ± (μν): μλ‘μ΄ μ 보λ₯Ό κΈ°λ°μΌλ‘ Q κ°μ΄ μΌλ§λ μ λ°μ΄νΈλλμ§ κ²°μ νλ νμ΅λ₯ (0 < Ξ± β€ 1). νμ΅λ₯ μ΄ λμμλ‘ μμ΄μ νΈκ° λ 빨리 νμ΅νμ§λ§ λΆμμ ν μ μμ΅λλ€.
- r: μν 's'μμ νλ 'a'λ₯Ό μ·¨ν ν λ°μ 보μμ λλ€.
- Ξ³ (κ°λ§): λ―Έλ 보μμ μ€μμ±μ κ²°μ νλ ν μΈμ¨ (0 β€ Ξ³ β€ 1). ν μΈμ¨μ΄ λμμλ‘ μμ΄μ νΈλ μ₯κΈ° 보μμ λ μ€μνκ² μκ°ν©λλ€.
- s': μν 's'μμ νλ 'a'λ₯Ό μ·¨ν ν λλ¬ν λ€μ μνμ λλ€.
- max(Q(s', a')): λ€μ μν 's''μμ κ°λ₯ν λͺ¨λ νλ 'a''μ λν μ΅λ Q κ°μ λλ€. μ΄κ²μ ν΄λΉ μνμμ κ°λ₯ν μ΅μμ λ―Έλ 보μμ λν μμ΄μ νΈμ μΆμ μΉλ₯Ό λνλ λλ€.
Q-λ¬λ μκ³ λ¦¬μ¦ λ¨κ³:
- Q-table μ΄κΈ°ν: μνλ₯Ό λνλ΄λ νκ³Ό νλμ λνλ΄λ μ΄λ‘ Q-tableμ λ§λλλ€. λͺ¨λ Q κ°μ μμ κ° (μ: 0)μΌλ‘ μ΄κΈ°νν©λλ€. κ²½μ°μ λ°λΌ μμ μμ κ°μΌλ‘ μ΄κΈ°ννλ κ²μ΄ μ μ©ν μ μμ΅λλ€.
- νλ μ ν: νμ/νμ© μ λ΅ (μ: μ‘μ€λ‘ 그리λ)μ μ¬μ©νμ¬ νμ¬ μν 's'μμ νλ 'a'λ₯Ό μ νν©λλ€.
- νλμ μ·¨νκ³ κ΄μ°°: νκ²½μμ νλ 'a'λ₯Ό μ€ννκ³ λ€μ μν 's''μ 보μ 'r'μ κ΄μ°°ν©λλ€.
- Q-κ° μ λ°μ΄νΈ: Q-λ¬λ λ°©μ μμ μ¬μ©νμ¬ μν-νλ μ (s, a)μ λν Q κ°μ μ λ°μ΄νΈν©λλ€.
- λ°λ³΅: μμ΄μ νΈκ° ν°λ―Έλ μνμ λλ¬νκ±°λ μ΅λ λ°λ³΅ νμμ λλ¬ν λκΉμ§ 's'λ₯Ό 's''λ‘ μ€μ νκ³ 2-4λ¨κ³λ₯Ό λ°λ³΅ν©λλ€.
μ‘μ€λ‘ 그리λ νμ μ λ΅
Q-λ¬λμ μ€μν μΈ‘λ©΄μ νμ-νμ© νΈλ μ΄λ μ€νμ λλ€. μμ΄μ νΈλ μλ‘μ΄ μ μ¬μ μΌλ‘ λ λμ νλμ λ°κ²¬νκΈ° μν΄ νκ²½μ νμν΄μΌ νμ§λ§ νμ¬ μ§μμ νμ©νμ¬ λ³΄μμ μ΅λνν΄μΌ ν©λλ€.
μ‘μ€λ‘ 그리λ μ λ΅μ νμκ³Ό νμ©μ κ· νμ λ§μΆλ μΌλ°μ μΈ μ κ·Ό λ°©μμ λλ€.
- νλ₯ Ξ΅ (μ‘μ€λ‘ )λ‘, μμ΄μ νΈλ 무μμ νλμ μ νν©λλ€ (νμ).
- νλ₯ 1-Ξ΅λ‘, μμ΄μ νΈλ νμ¬ μνμμ κ°μ₯ λμ Q κ°μ κ°μ§ νλμ μ νν©λλ€ (νμ©).
μ‘μ€λ‘ κ°μ μΌλ°μ μΌλ‘ μμ κ° (μ: 0.1)μΌλ‘ μ€μ λλ©° μμ΄μ νΈκ° νμ΅ν¨μ λ°λΌ νμ©μ μ₯λ €νκΈ° μν΄ μ μ§μ μΌλ‘ κ°μν μ μμ΅λλ€.
Q-λ¬λμ Python ꡬν
κ°λ¨ν μμ : 그리λ μλ νκ²½μ μ¬μ©νμ¬ Pythonμμ Q-λ¬λμ ꡬνν΄ λ³΄κ² μ΅λλ€. λͺ©νμ λλ¬νκΈ° μν΄ κ·Έλ¦¬λλ₯Ό νμνλ λ‘λ΄μ μμν΄ λ³΄μΈμ. λ‘λ΄μ μ, μλ, μΌμͺ½ λλ μ€λ₯Έμͺ½μΌλ‘ μ΄λν μ μμ΅λλ€. λͺ©νμ λλ¬νλ©΄ κΈμ μ μΈ λ³΄μμ΄ μ 곡λκ³ , μ₯μ λ¬Όμ λΆλͺνκ±°λ λ무 λ§μ λ¨κ³λ₯Ό κ±°μΉλ©΄ λΆμ μ μΈ λ³΄μμ΄ μ£Όμ΄μ§λλ€.
```python import numpy as np import random class GridWorld: def __init__(self, size=5, obstacle_positions=None, goal_position=(4, 4)): self.size = size self.state = (0, 0) # Starting position self.goal_position = goal_position self.obstacle_positions = obstacle_positions if obstacle_positions else [] self.actions = ["up", "down", "left", "right"] def reset(self): self.state = (0, 0) return self.state def step(self, action): row, col = self.state if action == "up": new_row = max(0, row - 1) new_col = col elif action == "down": new_row = min(self.size - 1, row + 1) new_col = col elif action == "left": new_row = row new_col = max(0, col - 1) elif action == "right": new_row = row new_col = min(self.size - 1, col + 1) else: raise ValueError("Invalid action") new_state = (new_row, new_col) if new_state in self.obstacle_positions: reward = -10 # Penalty for hitting an obstacle elif new_state == self.goal_position: reward = 10 # Reward for reaching the goal else: reward = -1 # small penalty to encourage shorter paths self.state = new_state done = (new_state == self.goal_position) return new_state, reward, done def q_learning(env, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1, num_episodes=1000): q_table = np.zeros((env.size, env.size, len(env.actions))) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: # Epsilon-greedy action selection if random.uniform(0, 1) < epsilon: action = random.choice(env.actions) else: action_index = np.argmax(q_table[state[0], state[1]]) action = env.actions[action_index] # Take action and observe next_state, reward, done = env.step(action) # Update Q-value action_index = env.actions.index(action) best_next_q = np.max(q_table[next_state[0], next_state[1]]) q_table[state[0], state[1], action_index] += alpha * (reward + gamma * best_next_q - q_table[state[0], state[1], action_index]) # Update state state = next_state return q_table # Example usage env = GridWorld(size=5, obstacle_positions=[(1, 1), (2, 3)]) q_table = q_learning(env) print("Learned Q-table:") print(q_table) # Example of using the Q-table to navigate the environment state = env.reset() done = False path = [state] while not done: action_index = np.argmax(q_table[state[0], state[1]]) action = env.actions[action_index] state, reward, done = env.step(action) path.append(state) print("Optimal path:", path) ```μ½λ μ€λͺ :
- GridWorld ν΄λμ€: 그리λ ν¬κΈ°, μμ μμΉ, λͺ©ν μμΉ λ° μ₯μ λ¬Ό μμΉλ₯Ό μ¬μ©νμ¬ νκ²½μ μ μν©λλ€. νκ²½μ μμ μνλ‘ μ¬μ€μ νκ³ μ νν νλμ λ°λΌ λ¨κ³λ₯Ό μννλ λ©μλκ° ν¬ν¨λμ΄ μμ΅λλ€.
stepλ©μλλ λ€μ μν, 보μ λ° μνΌμλκ° μλ£λμλμ§ μ¬λΆλ₯Ό λνλ΄λ λΆμΈμ λ°νν©λλ€. - q_learning ν¨μ: Q-λ¬λ μκ³ λ¦¬μ¦μ ꡬνν©λλ€. νκ²½, νμ΅λ₯ (μν), ν μΈμ¨ (κ°λ§), νμλ₯ (μ‘μ€λ‘ ) λ° μνΌμλ μλ₯Ό μ λ ₯μΌλ‘ λ°μ΅λλ€. Q-tableμ μ΄κΈ°νν λ€μ μνΌμλλ₯Ό λ°λ³΅νμ¬ Q-λ¬λ λ°©μ μμ λ°λΌ Q κ°μ μ λ°μ΄νΈν©λλ€.
- μ‘μ€λ‘ 그리λ ꡬν: μ½λλ μ‘μ€λ‘ 그리λλ₯Ό ꡬννμ¬ νμκ³Ό νμ©μ κ· νμ λ§μΆλ κ²μ 보μ¬μ€λλ€.
- Q-Table μ΄κΈ°ν: Q-tableμ
np.zerosλ₯Ό μ¬μ©νμ¬ 0μΌλ‘ μ΄κΈ°νλ©λλ€. μ¦, μμ΄μ νΈλ μ²μμ νκ²½μ λν μ§μμ΄ μμ΅λλ€. - μ¬μ© μμ : μ½λλ
GridWorldμ μΈμ€ν΄μ€λ₯Ό μμ±νκ³q_learningν¨μλ₯Ό μ¬μ©νμ¬ μμ΄μ νΈλ₯Ό νλ ¨νκ³ νμ΅λ Q-tableμ μΈμν©λλ€. λν νμ΅λ Q-tableμ μ¬μ©νμ¬ νκ²½μ νμνκ³ λͺ©νκΉμ§μ μ΅μ κ²½λ‘λ₯Ό μ°Ύλ λ°©λ²μ 보μ¬μ€λλ€.
Q-λ¬λμ μ€μ μμ© νλ‘κ·Έλ¨
Q-λ¬λμ λ€μκ³Ό κ°μ λ€μν λΆμΌμμ κ΄λ²μνκ² μ μ©λ©λλ€.
- λ‘λ΄ κ³΅ν: νκ²½ νμ, 물체 μ‘°μ λ° μμ¨μ μΌλ‘ μμ μ μννλλ‘ λ‘λ΄μ νλ ¨ν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, μ μ‘° νκ²½μμ 물체λ₯Ό μ§μ΄ λ€κ³ λ°°μΉνλ λ°©λ²μ λ°°μ°λ λ‘λ΄ ν.
- κ²μ νλ μ΄: μΈκ° μμ€μΌλ‘ κ²μμ νλ μ΄νκ±°λ μ¬μ§μ΄ μΈκ°λ³΄λ€ λ°μ΄λ AI μμ΄μ νΈλ₯Ό κ°λ°ν©λλ€. μλ‘λ Atari κ²μ, 체μ€, λ°λ λ±μ΄ μμ΅λλ€. DeepMindμ AlphaGoλ κ°ν νμ΅μ μ¬μ©νμ΅λλ€.
- μμ κ΄λ¦¬: μ¬κ³ κ΄λ¦¬, μλμ§ λΆλ°° λ° κ΅ν΅ μ μ΄μ κ°μ λ€μν μμ€ν μμ μμμ ν λΉμ μ΅μ νν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, λ°μ΄ν° μΌν°μμ μλμ§ μλΉλ₯Ό μ΅μ ννλ μμ€ν .
- μλ£: κ°μΈμ νΉμ± λ° μλ£ κΈ°λ‘μ κΈ°λ°μΌλ‘ νμλ₯Ό μν κ°μΈνλ μΉλ£ κ³νμ κ°λ°ν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, νμλ₯Ό μν μ΅μ μ μ½λ¬Ό 볡μ©λμ κΆμ₯νλ μμ€ν .
- κΈμ΅: κΈμ΅ μμ₯μ μν κ±°λ μ λ΅ λ° μν κ΄λ¦¬ μμ€ν μ κ°λ°ν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, μμ₯ λ°μ΄ν°λ₯Ό κΈ°λ°μΌλ‘ μ£Όμμ κ±°λνλ μκ³ λ¦¬μ¦. μκ³ λ¦¬μ¦ κ±°λλ μ μΈκ³μ μΌλ‘ λ리 μ¬μ©λ©λλ€.
μ€μ μ: 곡κΈλ§ κ΄λ¦¬ μ΅μ ν
μ μΈκ³μ μΌλ‘ μλ§μ 곡κΈμ 체, μ°½κ³ λ° μ ν΅ μΌν°μ κ΄λ ¨λ 볡μ‘ν 곡κΈλ§μ κ°μ§ λ€κ΅μ κΈ°μ μ μκ°ν΄ 보μμμ€. Q-λ¬λμ κ° μμΉμ μ¬κ³ μμ€μ μ΅μ ννμ¬ λΉμ©μ μ΅μννκ³ κ³ κ°μκ² μ μμ μ νμ μ 곡νλ λ° μ¬μ©ν μ μμ΅λλ€.
μ΄ μλ리μ€μμ:
- μν: κ° μ°½κ³ μ νμ¬ μ¬κ³ μμ€, μμ μμΈ‘ λ° μ΄μ‘ λΉμ©μ λνλ λλ€.
- νλ: νΉμ 곡κΈμ 체μμ νΉμ μλμ μ νμ μ£Όλ¬ΈνκΈ°λ‘ ν κ²°μ μ λνλ λλ€.
- 보μ: μ ν νλ§€λ‘ μμ±λ μ΄μ΅μμ μ¬κ³ μ£Όλ¬Έ, λ³΄κ΄ λ° μ΄μ‘ λΉμ©μ λΊ κ²μ λνλ λλ€. νμ μ λν λ²μΉμ΄ μ μ©λ μ μμ΅λλ€.
κ³Όκ±° λ°μ΄ν°λ₯Ό κΈ°λ°μΌλ‘ Q-λ¬λ μμ΄μ νΈλ₯Ό νλ ¨ν¨μΌλ‘μ¨ νμ¬λ λΉμ©μ μ΅μννκ³ μ΄μ΅μ κ·Ήλννλ μ΅μ μ μ¬κ³ κ΄λ¦¬ μ μ± μ λ°°μΈ μ μμ΅λλ€. μ¬κΈ°μλ κ³μ μ±, 리λ νμ λ° μμ λ³λκ³Ό κ°μ μμλ₯Ό κ³ λ €νμ¬ λ€λ₯Έ μ ν λ° μ§μμ λν λ€λ₯Έ μ£Όλ¬Έ μ λ΅μ΄ ν¬ν¨λ μ μμ΅λλ€. μ΄λ μ λ½, μμμ λ° μλ©λ¦¬μΉ΄μ κ°μ λ€μν μ§μμμ μ΄μλλ νμ¬μ μ μ©ν μ μμ΅λλ€.
Q-λ¬λμ μ₯μ
- λ¨μμ±: Q-λ¬λμ μ΄ν΄νκ³ κ΅¬ννκΈ°κ° λΉκ΅μ μ½μ΅λλ€.
- λͺ¨λΈ ν리: νκ²½ λͺ¨λΈμ΄ νμνμ§ μμΌλ―λ‘ λ³΅μ‘νκ³ μλ €μ§μ§ μμ νκ²½μ μ ν©ν©λλ€.
- μ€ν ν΄λ¦¬μ: νμ μ΅μ μ νλμ νμνλ λμμλ μ΅μ μ μ μ± μ νμ΅ν μ μμ΅λλ€.
- μλ ΄ 보μ₯: Q-λ¬λμ νΉμ 쑰건 (μ: λͺ¨λ μν-νλ μμ΄ λ¬΄νν μμ£Ό λ°©λ¬Έλλ κ²½μ°)μμ μ΅μ μ Q ν¨μλ‘ μλ ΄μ΄ λ³΄μ₯λ©λλ€.
Q-λ¬λμ μ ν μ¬ν
- μ°¨μμ μ μ£Ό: Q-λ¬λμ μ°¨μμ μ μ£Όλ‘ μΈν΄ μν λ° νλ μκ° μ¦κ°ν¨μ λ°λΌ Q-tableμ ν¬κΈ°κ° κΈ°ν κΈμμ μΌλ‘ μ¦κ°ν©λλ€. μ΄λ‘ μΈν΄ ν° μν 곡κ°μ΄ μλ νκ²½μμλ μ€μ©μ μ΄μ§ μμ μ μμ΅λλ€.
- νμ-νμ© νΈλ μ΄λ μ€ν: νμκ³Ό νμ©μ κ· νμ λ§μΆλ κ²μ μ΄λ €μΈ μ μμ΅λλ€. νμμ΄ λΆμ‘±νλ©΄ νμ μ΅μ μ μ± μΌλ‘ μ΄μ΄μ§ μ μκ³ , κ³Όλν νμμ νμ΅ μλλ₯Ό λ¦μΆ μ μμ΅λλ€.
- μλ ΄ μλ: Q-λ¬λμ νΉν 볡μ‘ν νκ²½μμ μλ ΄ μλκ° λ릴 μ μμ΅λλ€.
- νμ΄νΌ νλΌλ―Έν°μ λν λ―Όκ°λ: Q-λ¬λμ μ±λ₯μ νμ΅λ₯ , ν μΈμ¨ λ° νμλ₯ κ³Ό κ°μ νμ΄νΌ νλΌλ―Έν°μ μ νμ λ―Όκ°ν μ μμ΅λλ€.
μ ν μ¬ν ν΄κ²°
Q-λ¬λμ μ ν μ¬νμ ν΄κ²°νκΈ° μν΄ λͺ κ°μ§ κΈ°μ μ μ¬μ©ν μ μμ΅λλ€.
- ν¨μ κ·Όμ¬: ν μ΄λΈμ Q κ°μ μ μ₯νλ λμ ν¨μ κ·Όμ¬κΈ° (μ: μ κ²½λ§)λ₯Ό μ¬μ©νμ¬ Q κ°μ μΆμ ν©λλ€. μ΄λ κ² νλ©΄ λ©λͺ¨λ¦¬ μꡬ μ¬νμ ν¬κ² μ€μ΄κ³ ν° μν 곡κ°μ΄ μλ νκ²½μ Q-λ¬λμ μ μ©ν μ μμ΅λλ€. Deep Q-Networks (DQN)λ μ΄λ¬ν μ κ·Ό λ°©μμ μΈκΈ° μλ μμ λλ€.
- κ²½ν μ¬μ: μμ΄μ νΈμ κ²½ν (μν, νλ, 보μ, λ€μ μν)μ μ¬μ λ²νΌμ μ μ₯νκ³ λ²νΌμμ μνλ§νμ¬ Q ν¨μλ₯Ό νλ ¨ν©λλ€. μ΄κ²μ μ°μμ μΈ κ²½ν κ°μ μκ΄ κ΄κ³λ₯Ό κΉ¨λ λ° λμμ΄ λλ©° νμ΅μ μμ μ±μ ν₯μμν΅λλ€.
- μ°μ μμκ° μ§μ λ κ²½ν μ¬μ: μ€μλμ λΉλ‘νλ νλ₯ λ‘ μ¬μ λ²νΌμμ κ²½νμ μνλ§ν©λλ€. μ΄λ₯Ό ν΅ν΄ μμ΄μ νΈλ κ°μ₯ μ μ΅ν κ²½νμμ νμ΅νλ λ° μ§μ€ν μ μμ΅λλ€.
- κ³ κΈ νμ μ λ΅: μ‘μ€λ‘ 그리λλ³΄λ€ λ μ κ΅ν νμ μ λ΅ (μ: μν μ λ’°λ (UCB) λλ Thompson μνλ§)μ μ¬μ©ν©λλ€. μ΄λ¬ν μ λ΅μ νμκ³Ό νμ© κ°μ λ λμ κ· νμ μ 곡ν μ μμ΅λλ€.
κ²°λ‘
Q-λ¬λμ κ΄λ²μν λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νλ λ° μ¬μ©ν μ μλ κΈ°λ³Έμ μ΄κ³ κ°λ ₯ν κ°ν νμ΅ μκ³ λ¦¬μ¦μ λλ€. μ ν μ¬νμ΄ μμ§λ§ ν¨μ κ·Όμ¬ λ° κ²½ν μ¬μκ³Ό κ°μ κΈ°μ μ μ¬μ©νμ¬ μ΄λ¬ν μ ν μ¬νμ 극볡νκ³ λ 볡μ‘ν νκ²½μΌλ‘ μ μ© λ²μλ₯Ό νμ₯ν μ μμ΅λλ€. Q-λ¬λμ ν΅μ¬ κ°λ μ μ΄ν΄νκ³ μ€μ©μ μΈ κ΅¬νμ λ§μ€ν°νλ©΄ κ°ν νμ΅μ μ μ¬λ ₯μ μ΄κ³ λμ νκ²½μμ νμ΅νκ³ μ μν μ μλ μ§λ₯ν μμ΄μ νΈλ₯Ό ꡬμΆν μ μμ΅λλ€.
μ΄ κ°μ΄λλ κ°ν νμ΅μ λν μΆκ° νꡬλ₯Ό μν κ²¬κ³ ν κΈ°λ°μ μ 곡ν©λλ€. μ¬μΈ΅ Q-λ€νΈμν¬ (DQN), μ μ± κΈ°μΈκΈ° λ°©λ² (μ: REINFORCE, PPO, Actor-Critic) λ° κΈ°ν κ³ κΈ κΈ°μ μ μμΈν μ΄ν΄λ³΄κ³ λμ± μ΄λ €μ΄ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νλ κ²μ κ³ λ €νμμμ€.