인공지능/Reinforcement Learning

강화 학습 입문하기[12] - 모델 프리 강화학습

Sangwoo Seo 2025. 7. 11. 11:24

지금까지 우리는 강화학습에서 환경의 동작 원리, 즉 MDP의 전이 확률과 보상 함수를 모두 알고 있을 때 사용하는 동적 계획법(DP) 계열 알고리즘을 살펴봤습니다. 하지만 실제 현실 세계의 문제에서는 환경의 내부 모델을 정확히 아는 경우가 거의 없습니다.

왜 환경 모델을 모르는가?

현실 세계의 복잡성

 

  • 로봇 제어, 게임, 금융 등 대부분의 실제 문제에서는 상태가 어떻게 변하고, 어떤 보상을 받게 될지 수학적으로 명확히 알 수 없습니다.
  • 로봇 제어 분야에서는 환경의 전이 확률을 사전에 알기 매우 어렵습니다. 로봇이 처음 방문하는 환경에서는 각 행동의 결과를 미리 예측할 수 없습니다. 재난 현장이나 화성 탐사와 같은 상황에서는 로봇의 움직임이 어떤 결과를 초래할지 사전에 모델링이 불가능합니다.
  • 환경이 시간에 따라 변하는 경우(날씨, 지형 변화, 장애물 이동 등), 고정된 모델로는 대응할 수 없습니다. 금융 및 주식 거래 분야에서도 마찬가지입니다. 금융 시장은 낮은 신호 대 잡음비와 높은 변동성을 가지며, 과거 데이터로 미래를 완벽히 예측할 수 없습니다. 수많은 투자자들의 행동, 정치적 사건, 경제 지표 등이 상호작용하여 예측 불가능한 결과를 만들어냅니다.

모델 획득의 어려움

 

  • 전이 확률이나 보상 함수를 직접 측정하거나 수집하는 것이 불가능하거나, 너무 많은 자원이 소요될 수 있습니다.
  • 환경 모델은 본질적으로 실제 시스템의 단순화된 표현일 수밖에 없습니다. 모든 요소를 포함하는 것은 불가능하며, 어떤 요소를 포함하고 제외할지 결정하는 것 자체가 어려운 문제입니다. 일부 상태나 전이 확률은 물리적으로 측정하기 어렵거나 측정 비용이 너무 높을 수 있습니다.
  • 실제 문제에서는 상태와 행동 공간이 매우 클 수 있어, 모든 전이 확률을 저장하고 계산하는 것이 현실적으로 불가능합니다.

모델 프리(Model-Free)란 무엇인가?

여기서 ‘모델’이란, 에이전트가 어떤 행동을 했을 때 환경이 어떻게 반응하는지(즉, 다음 상태, 보상 등)를 예측할 수 있는 모든 정보를 의미합니다. 즉, 모델 프리란 환경의 내부 원리(전이 확률, 보상 함수 등)를 전혀 알지 못하는 상황을 말합니다.

모델 프리 강화학습의 핵심 아이디어

경험 기반 학습: 에이전트는 환경의 내부 원리를 모르는 채로, 실제 환경과의 상호작용(즉, 시도와 실패/성공의 경험)을 통해 최적의 정책을 학습합니다. 전이 확률이나 보상 함수를 추정하거나 저장하지 않고, 오직 경험(상태, 행동, 보상, 다음 상태 등)만을 바탕으로 가치 함수나 정책을 직접 업데이트합니다.

실제 적용 사례

자율주행 자동차:

 

  • 복잡한 교통 상황에서 모든 가능한 시나리오를 모델링하는 것은 불가능합니다.
  • 강화학습 에이전트는 실제 주행 경험을 통해 안전하고 효율적인 운전 정책을 학습합니다.

로봇 조작 및 네비게이션:

 

  • 로봇이 미지의 환경에서 장애물을 피하고 목표지점에 도달하는 방법을 학습합니다.
  • 센서 데이터만으로 환경과 상호작용하며 점진적으로 네비게이션 능력을 향상시킵니다.

 

금융 거래 시스템:

 

  • 시장의 복잡성과 불확실성 때문에 완벽한 모델을 만들기 어렵습니다.
  • 모델 프리 강화학습은 실제 거래 데이터를 통해 수익성 있는 전략을 학습합니다.

모델 프리 접근법의 실용적 장점

적응성과 견고성

 

  • 모델 프리 방법은 환경이 변하더라도 새로운 경험을 통해 자동으로 적응할 수 있다는 중요한 특징을 가지고 있습니다. 실제 환경에서는 시간이 지남에 따라 조건이 바뀔 수 있고, 예측하지 못한 상황이 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 모델 프리 강화학습은 환경의 변화에 대응하여 지속적으로 학습하고 적응할 수 있는 능력을 보여줍니다.
  • 특히 환경의 동적 특성과 불확실성에 대응하는 측면에서 모델 프리 방법의 견고성이 두드러집니다. 전통적인 모델 기반 방법에서는 환경 모델이 부정확하거나 불완전할 경우 성능 저하가 발생할 수 있지만, 모델 프리 방법은 잘못된 모델로 인한 편향을 피하고 실제 데이터에 기반한 학습을 통해 더 견고한 성능을 보장합니다.

구현의 단순성

 

  • 복잡한 환경 모델을 구축하고 유지보수하는 비용을 절약할 수 있습니다. 환경의 정확한 모델을 구축하는 것은 많은 시간과 자원이 필요한 복잡한 작업입니다. 특히 실제 환경이 매우 복잡하거나 예측하기 어려운 경우, 정확한 모델을 만드는 것은 거의 불가능할 수 있습니다.
  • 인간의 학습 방식과 유사하여 이해하기 쉽고 디버깅이 용이합니다. 인간도 복잡한 환경에서 직접 경험을 통해 학습하는 방식을 사용하므로, 모델 프리 강화학습의 시행착오 방식은 직관적으로 이해하기 쉽습니다.

 

실용적 적용성

 

  • 모델 프리 강화학습은 다양한 환경에 적용할 수 있으며, 새로운 상태나 변화된 환경에 신속히 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 자동차나 로봇 제어 시스템에서는 예측하지 못한 상황이 빈번히 발생할 수 있는데, 이러한 상황에서 모델 프리 방법은 실시간으로 학습하고 적응할 수 있는 능력을 제공합니다.
  • 모델 프리 접근법은 환경의 모델이 불완전하거나 복잡하여 명시적으로 학습하기 어려운 상황에서도 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이는 현실 세계의 많은 문제들이 완전한 모델링이 어렵다는 점을 고려할 때 매우 실용적인 장점입니다.

 

유연성과 견고성

 

  • 모델 프리 방법은 환경과의 직접적인 상호작용을 통해 학습하므로, 환경의 복잡성에 구애받지 않고 다양한 문제에 적용할 수 있는 유연성을 가집니다. 또한 모델 오류로 인한 편향을 피할 수 있어 더 견고한 학습이 가능합니다.
  • 이러한 장점들로 인해 모델 프리 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율주행, 금융 거래 등 다양한 실제 응용 분야에서 성공적으로 활용되고 있습니다. 특히 환경이 예측하기 어렵거나 지속적으로 변화하는 동적 환경에서는 모델 프리 방법의 적응성과 견고성이 더욱 중요한 역할을 합니다.

대표적인 모델 프리 접근법

  • Monte Carlo(MC) 방법: 에피소드 전체를 실행한 후, 실제로 얻은 보상의 평균을 통해 가치 함수를 추정합니다. 게임 플레이, 로봇 제어, 금융 모델링 등에서 에피소드 기반 경험 학습이 필요한 경우에 특히 효과적입니다.
  • Temporal Difference(TD) 방법: 한 번의 상호작용(transition)만으로도 가치 함수를 점진적으로 갱신합니다. 실시간 학습이 필요한 응용에서 유용합니다.


결론적으로, 모델 프리 강화학습은 환경의 복잡성, 불확실성, 그리고 모델 획득의 현실적 제약 때문에 실제 세계의 문제 해결에서 필수불가결한 접근법입니다. 이제부터는 이러한 모델 프리 환경에서 경험을 어떻게 활용해 가치 함수와 정책을 학습할 수 있는지, 그리고 Monte Carlo(MC) 방법과 Temporal Difference(TD) 방법이 구체적으로 어떤 원리로 동작하는지 자세히 살펴보겠습니다.

References

  • 바닥부터 배우는 강화학습(저자-노승은)