강화학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 정책을 학습하는 방법입니다. 주피터 노트북은 데이터 분석, 시각화, 모델 학습에 널리 사용되는 툴 중 하나로, 강화학습 모델을 구축하는 데에도 용이하게 활용할 수 있습니다.

이번 포스트에서는 주피터 노트북을 사용하여 간단한 강화학습 모델을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

환경 설정

강화학습 모델을 구축하기 위해선 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 주로 gym과 stable-baselines 라이브러리가 사용되며, 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

pip install gym stable-baselines3

주피터 노트북으로 모델 구축하기

주피터 노트북을 열고, 다음과 같이 간단한 강화학습 모델을 구축할 수 있습니다.

import gym
from stable_baselines3 import PPO

# 환경 설정
env = gym.make('CartPole-v1')

# 모델 초기화
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# 학습
model.learn(total_timesteps=10000)

# 모델 저장
model.save("cartpole_model")

위 코드는 먼저 gym에서 제공하는 CartPole-v1 환경을 로드하고, stable_baselines3의 PPO 알고리즘을 사용하여 모델을 초기화한 후 10000번의 학습을 진행합니다. 마지막으로 학습된 모델을 저장하는 예제입니다.

결론

이렇게 주피터 노트북을 활용하여 강화학습 모델을 구축할 수 있습니다. 주피터 노트북의 시각적 효과와 머신러닝 라이브러리들의 강력한 기능을 결합하여 모델 개발 및 실험을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

더 많은 강화학습 모델 구축 및 주피터 노트북 활용 방법은 각 라이브러리의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

Stable Baselines3 gym