Q-러닝과 SARSA 알고리즘의 비교와 응용

문서 내 토픽

1. Q-러닝 알고리즘

Q-러닝은 오프폴리시 학습 알고리즘으로, 에이전트가 실제로 취한 행동과 관계없이 항상 최적의 행동을 기준으로 가치함수를 업데이트한다. 수식은 Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ max_a' Q(s',a') - Q(s,a)]로 표현되며, 다음 상태에서 가능한 모든 행동 중 최대 가치를 선택하여 업데이트한다. 탐험적 행동을 하더라도 학습은 최적 정책을 향해 수렴하며, 게임 AI와 전략 게임에서 널리 사용되었다. 최근에는 딥 Q-네트워크(DQN)로 발전하여 고차원 환경에서도 학습이 가능하다.
2. SARSA 알고리즘

SARSA(State-Action-Reward-State-Action)는 온폴리시 학습 알고리즘으로, 실제로 선택된 행동을 기준으로 가치함수를 업데이트한다. 수식은 Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ Q(s',a') - Q(s,a)]이며, 에이전트가 실제 정책을 따르면서 얻은 행동의 결과를 그대로 반영한다. 정책의 탐험적 성격이 가치 함수에 직접 영향을 미쳐 학습이 보수적이고 안정적이다. 로봇 제어, 자율주행, 금융 거래 시스템에서 선호되며 안전성이 강조된다.
3. 오프폴리시와 온폴리시의 차이

Q-러닝(오프폴리시)은 탐험적 행동을 하더라도 최적 정책을 기준으로 학습하여 장기적으로 더 높은 성능을 발휘할 가능성이 크지만, 초기 학습 과정에서 위험한 행동을 유도할 수 있다. SARSA(온폴리시)는 현재 정책을 그대로 반영하여 더 안전한 학습 경로를 보장한다. 자율주행 차량의 예에서 Q-러닝은 더 빠른 경로를 찾을 수 있으나 위험하고, SARSA는 안전을 고려한 보수적 경로를 학습한다.
4. 강화학습의 가치 기반 알고리즘

강화학습 알고리즘은 가치 기반과 정책 기반으로 구분된다. 가치 기반 알고리즘은 상태-행동 쌍의 가치를 학습한 뒤 그 가치를 최대화하는 정책을 도출하며, Q-러닝과 SARSA가 대표적이다. 두 알고리즘 모두 시간차 학습(Temporal Difference Learning)에 기반하여 행동가치함수(Q-Value function)를 점진적으로 업데이트하여 최적 정책을 찾는다. 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 주어진 상태에서 특정 행동을 취했을 때 얻게 되는 장기적 보상을 학습한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. Q-러닝 알고리즘

Q-러닝은 강화학습의 핵심 알고리즘으로서 매우 실용적이고 효과적입니다. 이 알고리즘은 최적의 행동 가치 함수를 학습하여 에이전트가 최적 정책을 찾을 수 있게 합니다. 특히 오프폴리시 학습이 가능하다는 점이 큰 장점으로, 탐험적인 행동을 취하면서도 최적 정책을 학습할 수 있습니다. 다만 상태 공간이 매우 큰 경우 테이블 기반 Q-러닝의 확장성이 제한적이라는 단점이 있으며, 이를 해결하기 위해 신경망과 결합한 Deep Q-Network 같은 방법들이 개발되었습니다. 전반적으로 Q-러닝은 강화학습의 기초를 이루는 중요한 알고리즘이며 현대 AI 시스템에서도 널리 활용되고 있습니다.
2. SARSA 알고리즘

SARSA는 온폴리시 강화학습 알고리즘으로서 현재 정책을 따르면서 학습하는 특징을 가집니다. Q-러닝과 달리 실제로 취한 행동의 가치를 기반으로 학습하기 때문에 더 보수적이고 안정적인 학습이 가능합니다. 이는 위험한 환경에서 에이전트의 안전성을 보장하는 데 유리합니다. 하지만 탐험과 활용의 균형을 맞추기가 어렵고, 수렴 속도가 Q-러닝보다 느릴 수 있다는 단점이 있습니다. SARSA는 로봇 제어나 자율주행 같이 실시간 안전성이 중요한 분야에서 특히 유용하며, 온폴리시 학습의 특성상 현재 정책의 성능을 직접 평가할 수 있다는 점도 장점입니다.
3. 오프폴리시와 온폴리시의 차이

오프폴리시와 온폴리시는 강화학습에서 정책 학습 방식의 근본적인 차이를 나타냅니다. 온폴리시는 학습 중인 정책을 따르면서 그 정책을 개선하는 방식으로, SARSA가 대표적입니다. 반면 오프폴리시는 다른 정책으로 생성된 경험을 이용하여 목표 정책을 학습하는 방식으로, Q-러닝이 대표적입니다. 오프폴리시의 장점은 탐험적인 행동으로 더 많은 경험을 수집하면서도 최적 정책을 학습할 수 있다는 점이며, 데이터 효율성이 높습니다. 온폴리시는 학습 중인 정책의 실제 성능을 평가할 수 있고 더 안정적이라는 장점이 있습니다. 각 방식은 문제의 특성과 요구사항에 따라 선택되어야 하며, 현대 강화학습에서는 두 접근법의 장점을 결합한 알고리즘들도 개발되고 있습니다.
4. 강화학습의 가치 기반 알고리즘

가치 기반 알고리즘은 강화학습의 중요한 분류로서, 상태의 가치나 상태-행동 쌍의 가치를 추정하여 최적 정책을 도출합니다. Q-러닝, SARSA, 가치 반복 등이 이에 해당하며, 이들은 동적 프로그래밍의 원리를 기반으로 합니다. 가치 기반 알고리즘의 강점은 이론적으로 잘 정립되어 있고 수렴성이 보장된다는 점이며, 상대적으로 구현이 간단합니다. 다만 상태 공간이 크거나 연속적인 경우 확장성이 떨어지고, 정책을 명시적으로 표현하지 않아 탐험 전략을 별도로 설계해야 합니다. 신경망과 결합한 Deep Q-Network는 이러한 한계를 극복하여 복잡한 문제에도 적용 가능하게 했습니다. 가치 기반 알고리즘은 강화학습의 기초를 이루며, 정책 기반 알고리즘과 함께 현대 AI 시스템의 핵심을 구성하고 있습니다.