[python] 강화 학습 모델 설계 및 훈련

12 Dec 2023

python

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하기 위해 행동을 학습하는 기계 학습 분야 중 하나입니다. 강화 학습 모델을 설계하고 훈련하는 과정은 다음과 같습니다.

1. 환경 설정

먼저 강화 학습을 위한 환경을 설정해야 합니다. 이 환경은 에이전트가 상호작용할 수 있는 대상이 됩니다. OpenAI의 Gym과 같은 강화 학습 라이브러리를 사용하여 표준화된 환경을 설정할 수 있습니다.

import gym

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

2. 모델 설계

강화 학습에서 사용될 모델을 설계해야 합니다. 대표적으로 Q-러닝, 심층 강화 학습(DQN), 정책 그라디언트 등의 알고리즘이 사용됩니다. 여기서는 DQN을 사용하여 간단한 모델을 설명하겠습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 신경망 모델 설계
model = models.Sequential([
    layers.Dense(24, input_shape=(env.observation_space.shape[0],), activation='relu'),
    layers.Dense(24, activation='relu'),
    layers.Dense(env.action_space.n, activation='linear')
])

3. 훈련

모델 설계 후에는 환경과 상호작용하며 모델을 훈련해야 합니다. 이때, 에피소드를 수행하고 그 결과를 바탕으로 모델을 업데이트합니다.

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn)

# 에피소드 수행 및 모델 업데이트
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        # 행동 선택
        action = model.predict(state)
        next_state, reward, done, info = env.step(action)
        # 에피소드 결과를 바탕으로 모델 훈련
        model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
        state = next_state

강화 학습 모델 설계와 훈련은 상당히 복잡하고 많은 요소가 고려되어야 합니다. 학습 속도, 보상 함수, 탐험 정책 등에 대한 설계와 조정이 필요합니다. 이러한 과정을 거친 후에 적합한 강화 학습 모델을 얻을 수 있습니다.