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행위자

에이전트, 상태, 행동, 보상의 정의

  • 행위자(agent):
    • 결정을 내리는 주체
    • 문제에 대한 답을 제공
    • 행동을 통해서 환경에 영향
  • 환경(environment)
    • 문제를 대표
    • 행위자의 행동에 반응

에이전트와 환경이 상태, 보상, 행동을 주고받는 구조

행위자와 환경의 예시

  • 주식투자
    • 행위자: 투자자
    • 환경: 주식 시장, 다른 투자자, 정치경제적 조건 등
    • 행동: 매수, 매도, 보유 등
  • 운전
    • 행위자: 운전자
    • 환경: 도로, 날씨, 다른 운전자, 교통 상황 등
    • 행동: 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 유턴, 가속, 감속 등

행위자

  • 상호작용을 통해 데이터를 수집
  • 현재 취하고 있는 행동을 평가
  • 성능을 개선

행위자가 문제와 상호작용하며 평가하고 개선하는 순환 구조

행위자의 학습의 특성

  • 시행 착오를 통해 학습(데이터가 미리 주어져 있지 않음)
  • 보상 피드백의 특성
특성 설명
순차적 sequential 자료가 한 방에 주어지지 않음. 행동에 대한 보상이 여러 스텝 뒤에 나타날 수 있음
평가적 evaluative 좋은 행동인지는 알 수 있으나, 옳은 행동인지는 알 수 없음. 지도학습에는 정답이 제공됨
표본 추출된 sampled 모든 상태, 행동을 다 해볼 수 없음. 표본(부분집합)만 접근 가능

(temporal) Credit Assignment Problem

  • 줄여서 CAP
  • (시간적) 공적 할당 문제: 특정 결과에 어떤 행동이 얼마나 기여했는가?
  • 예시: 체스에서 첫 번째 수가 게임의 승리에 얼마나 기여했는지 평가
  • 어려움:
    • 시간 지연: 행동과 보상 사이에 시간 간격이 존재
    • 다양한 경로: 동일한 보상에 도달할 수 있는 여러 행동 경로가 존재
    • 복잡한 상호작용: 행동들이 서로 영향을 미침

퀴즈

문제 1 / 6맞음: 0힌트: 0틀림: 0채점중: 0남음: 6

강화학습에서 행위자(agent)의 설명으로 가장 알맞은 것은 무엇입니까?

  • 결정을 내리고 행동을 통해 환경에 영향을 주는 주체
  • 행위자의 행동에 반응하고 다음 상황과 보상을 제공하는 대상
  • 행위자가 환경에서 선택할 수 있는 행동들의 집합
  • 행동의 결과가 얼마나 좋은지를 나타내는 평가 신호

퀴즈를 풀려면 대화형 기능을 불러와야 합니다.

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강화학습이란 무엇인가