마르코프 결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)는 순차적 의사결정을 모델링하는 수학적 프레임워크입니다. MDP는 강화학습의 기초적인 프레임워크로, 환경의 상태와 에이전트의 행동, 그리고 그로 인한 보상 구조를 명확하게 정의합니다. MDP는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다: 상태 집합(S): 에이전트가 존재할 수 있는 모든 상태들의 집합입니다. 행동 집합(A): 에이전트가 취할 수 있는 모든 행동들의 집합입니다. 상태 전이 함수(P): 현재 상태와 행동에 따라 다음 상태로의 전이 확률을 정의합니다. P(s′∣s,a)는 상태 s에서 행동 a를 했을 때 상태 s′로 전이될 확률을 의미합니다. 보상 함수(R): 특정 상태와 행동에 대한 보상을 정의합니다. R(s,a,s′)는 상태 s에서 행동 a를 하고 상태 s′로 전이되었을 때 얻는 보상을 의미합니다. 할인 인자(γ): 미래의 보상을 현재 가치로 할인하는 데 사용되는 인자입니다. 0≤γ≤1 사이의 값을 가집니다. MDP의 주요 특징 중 하나는 마르코프 속성으로, 현재 상태가 미래 상태에 대한 모든 정보를 제공한다는 것입니다. 즉, 미래 상태는 현재 상태와 행동에만 의존하며 과거 상태는 고려하지 않습니다. MDP는 다음과 같은 상황에서 사용됩니다: 완전 관찰 가능 환경: 에이전트가 현재 상태를 완전히 알고 있는 상황입니다. 즉, 현재 상태에 대한 모든 정보를 이용할 수 있습니다. 정확한 모델 가용성: 환경의 동적 모델(상태 전이 확률 및 보상 구조)에 대한 완전한 정보가 제공되는 상황입니다. 상태 전이의 확률적 특성: 상태 전이가 확률적으로 결정되는 경우에도 MDP가 사용될 수 있습니다. MDP의 장점은 다음과 같습니다. 간단한 모델링: 환경 상태가 완전하게 관찰 가능하므로 모델링이 비교적 단순합니다. 효율적인 학습: 강화학습 알고리즘(VI, Q-learning 등)이 효율적으로 학습할 수 있습니다. 최적 정책 존재: 이론적으로 최적 정책이 항상 존재하며, 이를 찾는 방법론이 잘 확립되어 있습니다. MDP의 단점은 다음과 같습니다. 제약된 현실 적용: 많은 실제 문제에서는 환경의 상태를 완전히 관찰할 수 없기 때문에 MDP는 제한적인 적용 범위를 가집니다. 모델 가정 필요: 상태 전이와 보상에 대한 정확한 모델이 필요하므로, 모델링 오류가 발생할 수 있습니다. 결국 MDP는 환경 상태가 완전하게 관찰 가능하고, 모델링이 비교적 단순하며, 강화학습 알고리즘이 효율적으로 작동하는 상황에 적합합니다. 완전히 관측 가능한 상태라는 것은 환경의 내부상태를 알수 있다는 의미로, 에이전트의 행동만 결정되면 이런 정보만으로도 다음 환경의 상태를 충분히 결정할 수 있다는 뜻입니다. 하지만 환경의 내부상태는 에이전트가 인지못할 수도 있는데 즉 환경의 내부상태를 에이전트가 알지 못하는 부분적으로 관측 가능한 MDP를 POMDP라고 합니다.
부분 관찰 가능한 마르코프 결정 프로세스(POMDP: Partially Observable Markov Decision Process)에 대해 알아보겠습니다. POMDP는 MDP의 확장으로, 에이전트가 환경의 완전한 상태 정보를 알 수 없는 경우를 다룹니다. 실제 많은 현실 세계의 문제는 에이전트가 환경의 상태를 완전히 관찰할 수 없기 때문에 POMDP 모델이 필요합니다. POMDP는 다음과 같은 추가 구성 요소를 가집니다. 관찰 집합(O): 에이전트가 환경에서 얻을 수 있는 모든 관찰들의 집합입니다. 관찰 함수(O): 특정 상태에서 특정 관찰을 할 확률을 정의합니다. O(o∣s,a)는 상태 s에서 행동 a를 했을 때 관찰 o가 주어질 확률을 의미합니다. POMDP의 구조는 다음과 같습니다. 상태 집합(S), 행동 집합(A), 상태 전이 함수(P), 보상 함수(R), 할인 인자(γ): MDP와 동일합니다. 관찰 집합(O): 에이전트가 환경에서 얻을 수 있는 모든 관찰들의 집합입니다. 관찰 함수(O): 특정 상태에서 특정 관찰을 할 확률을 정의합니다. O(o∣s,a)는 상태 s에서 행동 a를 했을 때 관찰 o가 주어질 확률을 의미합니다. POMDP에서는 에이전트가 직접적으로 상태를 관찰할 수 없기 때문에, 에이전트는 과거의 모든 관찰과 행동의 이력을 바탕으로 현재 상태에 대한 확률 분포를 유지하게 됩니다. 이를 신념 상태라고 합니다. 신념 상태는 현재 상태에 대한 추정치로, 이를 기반으로 최적의 행동을 선택하게 됩니다. 즉, POMDP는 에이전트가 환경의 상태를 완전히 관찰할 수 없는 상황을 다루며, 에이전트는 신념 상태를 통해 최적의 행동을 학습합니다. POMDP는 다음과 같은 상황에서 사용됩니다. 부분 관찰 가능 환경: 에이전트가 현재 상태를 완전히 알 수 없는 상황입니다. 에이전트는 관찰을 통해 상태에 대한 추정치를 가집니다. 복잡한 환경 모델: 환경의 동적 모델이 복잡하고, 상태에 대한 불확실성이 존재하는 상황입니다. 신념 상태 필요: 에이전트가 상태를 직접 관찰할 수 없기 때문에 신념 상태(현재 상태에 대한 확률 분포)를 유지하며 의사 결정을 해야 하는 상황입니다. POMDP의 특징은 다음과 같은 내용들이 있습니다. 부분 관찰 성질: 에이전트는 현재 상태를 직접적으로 알 수 없으며, 관찰을 통해 간접적으로 추론합니다. 관찰 함수: O(o∣s,a)로 표현되며, 상태 s에서 행동 a를 했을 때 관찰 o가 주어질 확률을 정의합니다. 신념 상태: 에이전트는 과거의 모든 관찰과 행동을 바탕으로 현재 상태에 대한 확률 분포를 유지합니다. 복잡한 의사 결정: 신념 상태를 기반으로 최적의 정책을 학습해야 하므로, 계산적 복잡성이 높습니다. POMDP의 장점으로는, 현실적 모델링: 실제 환경에서는 상태를 완전히 관찰할 수 없는 경우가 많으므로, POMDP는 이러한 현실적 상황을 잘 모델링합니다. 유연한 적용 범위: 상태에 대한 불확실성을 다룰 수 있어 다양한 실제 문제에 적용 가능합니다. 고급 의사 결정: 복잡한 상황에서 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. POMDP의 단점으로는 다음과 같은 내용들이 있습니다. 높은 계산 복잡성: 신념 상태를 유지하고 최적 정책을 찾는 과정이 매우 복잡하며, 계산 비용이 높습니다. 학습의 어려움: 강화학습 알고리즘이 POMDP 환경에서 효과적으로 학습하기 위해서는 고급 기술과 더 많은 데이터가 필요합니다. 모델 불확실성: 관찰과 상태 전이에 대한 모델링이 어려울 수 있으며, 모델 오류가 발생할 수 있습니다. POMDP는 환경 상태가 부분적으로만 관찰 가능하고, 상태에 대한 불확실성을 다뤄야 하는 복잡한 상황에 적합합니다. 이 경우 계산 비용이 높고 학습이 어려울 수 있지만, 더 현실적인 모델링이 가능합니다.
강화학습 환경을 위한 네트워크 선정: 무엇을 고려해야 할까? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 과정입니다. 강화학습을 구현하고 실행하기 위해서는 적절한 네트워크 환경이 필요합니다. 이 블로그 글에서는 강화학습 환경을 위한 네트워크를 선정할 때 고려해야 할 주요 요소들에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 네트워크 아키텍처 강화학습 환경에서는 네트워크 아키텍처가 매우 중요합니다. 에이전트가 환경과 상호작용하며 데이터를 수집하고, 이를 학습하기 위해 다양한 네트워크 구조를 사용할 수 있습니다. Feedforward Neural Networks (FNNs): 기본적인 신경망 구조로, 입력 데이터를 단순히 한 방향으로 전달하여 출력을 생성합니다. 간단한 문제에 적합하지만, 복잡한 환경에서는 한계가 있습니다. Convolutional Neural Networks (CNNs): 이미지와 같은 고차원 데이터를 다루는 데 유리합니다. 강화학습에서 비디오 게임 환경을 학습하는 경우 주로 사용됩니다. Recurrent Neural Networks (RNNs): 시간적 연속성이 있는 데이터를 다룰 때 유용합니다. 환경의 상태가 시간에 따라 변하는 경우, 과거의 정보를 기억하는 능력이 중요합니다. Long Short-Term Memory (LSTM): RNN의 일종으로, 장기적인 의존성을 학습하는 데 뛰어납니다. 복잡한 시퀀스 데이터나 긴 시퀀스의 학습에 효과적입니다. 2. 네트워크의 크기와 깊이 네트워크의 크기(층의 수와 각 층의 뉴런 수)는 강화학습 성능에 큰 영향을 미칩니다. 너무 작은 네트워크는 복잡한 환경을 충분히 학습하지 못할 수 있으며, 너무 큰 네트워크는 과적합(overfitting)이나 학습 속도 저하를 초래할 수 있습니다. 얕은 네트워크: 간단한 문제나 작은 데이터셋에 적합합니다. 학습 속도가 빠르며 과적합의 위험이 적습니다. 깊은 네트워크: 복잡한 문제나 큰 데이터셋에 적합합니다. 더 많은 패턴과 관계를 학습할 수 있지만, 학습 시간이 길어지고 과적합의 위험이 있습니다. 3. 데이터의 처리와 전송 강화학습에서는 에이전트가 환경과 상호작용하며 실시간으로 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 이 과정에서 네트워크의 데이터 처리 능력과 전송 속도가 중요한 역할을 합니다. 데이터 처리 능력: 강화학습 환경에서는 많은 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다. GPU(그래픽 처리 장치)를 활용하면 신경망 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 전송 속도: 에이전트와 환경이 서로 다른 물리적 위치에 있는 경우, 네트워크 전송 속도가 중요합니다. 낮은 지연 시간(low latency)과 높은 대역폭을 제공하는 네트워크를 선택하는 것이 좋습니다. 4. 네트워크의 안정성 강화학습 환경에서는 네트워크의 안정성이 매우 중요합니다. 불안정한 네트워크는 에이전트의 학습 과정에 지장을 줄 수 있습니다. 네트워크 가용성: 네트워크가 항상 사용할 수 있는 상태인지 확인해야 합니다. 네트워크가 자주 중단되면 학습 과정이 방해를 받게 됩니다. 지연 시간: 네트워크 지연 시간이 길어지면 에이전트의 반응 속도가 느려지고, 이는 학습 효율에 부정적인 영향을 미칩니다. 지연 시간을 최소화하는 네트워크 구성을 선택하는 것이 중요합니다. 5. 비용 효율성 강화학습 환경을 구축하고 운영하는 데는 비용이 들어갑니다. 따라서 비용 효율성을 고려하는 것이 중요합니다. 하드웨어 비용: GPU와 같은 고성능 하드웨어는 비용이 높을 수 있습니다. 필요한 성능과 예산을 고려하여 적절한 하드웨어를 선택해야 합니다. 운영 비용: 클라우드 서비스나 데이터 센터를 사용하는 경우, 지속적인 운영 비용이 발생합니다. 서비스 제공 업체의 가격 정책을 비교하여 비용 효율적인 선택을 해야 합니다. 6. 확장성 강화학습 환경은 시간이 지남에 따라 확장될 필요가 있습니다. 초기에는 작은 규모로 시작하더라도, 점차적으로 더 많은 자원과 데이터가 필요해질 수 있습니다. 수평적 확장: 더 많은 서버를 추가하여 시스템을 확장하는 방법입니다. 클라우드 환경에서는 비교적 쉽게 확장이 가능합니다. 수직적 확장: 기존 서버의 성능을 향상시키는 방법입니다. 더 강력한 GPU나 CPU를 추가하는 것이 이에 해당합니다. 강화학습 환경을 위한 네트워크를 선정할 때는 네트워크 아키텍처, 크기와 깊이, 데이터 처리 및 전송 능력, 안정성, 비용 효율성, 확장성 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 이러한 요소들을 종합적으로 평가하여 최적의 네트워크 환경을 구축하는 것이 중요합니다. 이를 통해 에이전트가 효율적으로 학습하고, 강화학습의 목표를 성공적으로 달성할 수 있을 것입니다. 환경의 누락된 정보에도 불구하고 꽤 좋은 성능을 여전히 낼수 잇다면 심층강화학습을 적용해 볼만 하고 그러한 곳에서 많은 기회가 생겨날 것입니다. 환경의 관측 가능성 즉, 관측된 상태로부터 환경의 내부 상태를 추정할 수 있는 범위에 따라 환경을 특정지었는데, 환경의 상태공간에 대한 정보와 결합하여 에이전트에게 가장 적합한 신경망 아키텍쳐가 무엇인지에 대한 것을 결정할 수 있습니다. 환경의 관측 가능성과 관련해 신경망의 가장 중요한 특성은 네트워크의 연결 상태를 추적할 수 있는지 여부인데, 이는 네트워크가 관측된 상태의 이력을 기억할 수 있는가 하는 문제입니다. MLP인 DNN 과 CNN은 네트워크의 연결 상태를 추적할 수 없고 어떤 상태의 이력도 기억할 필요가 없기 때문에 MDP환경에 적합하고, 이는 과거의 부분적 이력으로부터 완전 관측 가능한 POMDP 환경에서도 좋은 성능을 낼수 있습니다. 이 경우에는 관측된 상태를 이전에 K개의 시간 단계에 대한 정보를 포함하여 네트워크에 입력할 필요가 있습니다.이런 방식으로 DNN, CNN에 들어가는 하나의 입력에 충분한 정보를 포함시키면 환경의 상태를 추정하게 할수 있습니다. RNN은 네트워크 연결상태를 추적할 수 있기 때문에 과거의 전체 이력으로부터 완전히 관측 가능한 POMDP환경에 가장 적합한데, 이런 환경에서의 문제 해결에 관측된 상태의 긴 이력을 기억할 필요가 있기 때문입니다. 네트워크 입력에 필요한 관측된 상태가 이미지라면 CNN이나 이를 벡터화한 DNN을 사용하기도 하고, 이와 합쳐서 위 처럼 관측된 데이터를 처리한 후 RNN하위 네트워크로 데이터를 전달하는 하이브리드 방식도 좋습니다. 무엇보다 강화학습의 환경과 네트워크 설계에 대해서는 수많은 시도와 테스트, 벤치마크를 통해 직접 성능 향상이 이루어지는지 검토하는 것이 필요합니다.