강화 학습은 인공 지능 분야에서 매우 강력한 학습 방법으로 알려져 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 이용하여 강화 학습의 기초를 소개하고, 간단한 샘플 프로젝트를 만들어보겠습니다.

강화 학습란?

강화 학습은 에이전트라고 불리는 학습자가 주어진 환경에서 특정한 목표를 달성하기 위해 최적의 행동을 찾아가는 과정입니다. 에이전트는 현재의 상태를 관찰하고, 환경에 따른 행동을 선택함으로써 보상을 받게 됩니다. 이 보상을 최대화하기 위해 강화 학습 알고리즘은 시간이 지남에 따라 에이전트가 학습하고 최적의 행동을 선택할 수 있도록 돕습니다.

강화 학습을 위한 필수 라이브러리 설치

이번 프로젝트에서는 파이썬의 gym 라이브러리를 사용할 것입니다. gym은 강화 학습 기초 환경을 제공하는 오픈 소스 라이브러리로, 다양한 게임과 시뮬레이션 환경을 지원합니다.

!pip install gym

샘플 프로젝트: 카트폴 게임

이번 프로젝트에서는 gym 라이브러리의 CartPole-v1 환경을 사용하여 카트폴 게임을 학습하는 강화 학습 모델을 만들어보겠습니다. 카트폴 게임은 막대기가 장애물에 부딪히지 않고 균형을 유지하도록 조종하는 게임입니다.

1. 모듈 임포트

먼저 필요한 모듈을 임포트합니다.

import gym
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

2. 환경 설정

gym 라이브러리에서 CartPole-v1 환경을 가져옵니다.

env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n

3. 모델 구성

신경망 모델을 구성합니다. 이 예제에서는 간단한 2개의 은닉층을 갖는 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 사용합니다.

model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=state_size, activation='relu'))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dense(action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))

4. 학습

강화 학습 모델을 학습시킵니다.

EPISODES = 1000

for e in range(EPISODES):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, state_size])
    ...

위 코드의 ... 부분에는 에이전트의 행동 선택, 환경과 상호작용, 모델 업데이트 등의 로직이 들어갑니다.

5. 결과 확인

학습이 끝난 후에는 학습된 모델을 사용하여 게임을 실행할 수 있습니다.

state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, state_size])
done = False

while not done:
    action = np.argmax(model.predict(state)[0])
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
    env.render()

env.close()

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 이용한 강화 학습의 기초를 살펴보았고, gym 라이브러리를 사용하여 간단한 샘플 프로젝트를 구현해보았습니다. 강화 학습은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 도구이며, 더 복잡한 문제에 적용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기법도 존재합니다. 샘플 프로젝트를 통해 강화 학습에 대한 이해를 높이고, 더 나아가서 실제 문제에 적용해보는 것을 추천합니다.