[파이썬] 파이썬을 이용한 강화 학습

01 Sep 2023

python

강화 학습(Reinforcement Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 알고리즘입니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 이용하여 강화 학습을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

OpenAI Gym

강화 학습을 실습하기 위해 우선적으로 필요한 것은 환경입니다. OpenAI Gym은 강화 학습을 위한 오픈 소스 프레임워크로, 다양한 환경들을 제공합니다. 이중에서도 가장 기본적인 환경으로 “CartPole-v1”을 예시로 살펴보겠습니다.

먼저, gym 패키지를 설치합니다:

pip install gym

그리고 아래와 같이 CartPole-v1 환경을 생성하고 초기화합니다:

import gym

env = gym.make('CartPole-v1')
env.reset()

예시: Q-Learning

Q-Learning은 강화 학습에서 가장 기본적인 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 상태-행동 가치 함수인 Q-Table을 이용하여 최적의 정책을 찾게 됩니다.

아래는 Q-Learning 알고리즘을 이용하여 “CartPole-v1” 문제를 해결하는 코드입니다:

import gym

# 환경 생성 및 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')
state = env.reset()

# Q-Table 초기화
num_states = env.observation_space.shape[0]
num_actions = env.action_space.n
q_table = np.zeros((num_states, num_actions))

# 하이퍼파라미터 설정
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.99
epsilon = 0.1
num_episodes = 1000

# 학습 시작
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    
    while not done:
        # ε-탐욕적 정책에 따라 행동 선택
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = env.action_space.sample()
        else:
            action = np.argmax(q_table[state])
        
        # 행동 수행
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        
        # Q-Table 업데이트
        q_table[state][action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state][action])
        
        state = next_state

위 코드에서는 state 변수에는 현재 상태를, action 변수에는 현재 상태에 대한 행동을 저장하고 있습니다. 또한, q_table은 상태-행동 가치 함수인 Q-Table을 나타내며, 초기에는 모든 값이 0으로 초기화됩니다.

각 에피소드마다 환경을 초기화하고, 에피소드가 종료될 때까지 현재 상태에서 최적의 행동을 선택하고 수행한 후, Q-Table을 업데이트합니다. 이렇게 여러 번의 에피소드를 반복하며 Q-Table을 업데이트하여 최적의 정책을 찾습니다.

결론

파이썬을 이용하여 강화 학습을 구현하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 이를 통해 다양한 강화 학습 알고리즘들을 파이썬으로 구현하여 실제 환경에서 학습을 진행할 수 있습니다. OpenAI Gym을 활용하여 다양한 환경에서 강화 학습 알고리즘을 시험해보고, 성능을 개선시킬 수 있는 방법들도 연구해볼 수 있습니다.