강화 학습은 감독인가요, 비지도인가요? 이 기술적인 질문도 중요하지만 비즈니스 관점으로 초점을 옮겨 보겠습니다. 강화 학습(RL)은 산업 전반에 걸쳐 의사 결정 프로세스를 변화시키고 전략을 최적화할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

컴퓨터, 스마트폰 및 다양한 기술로 생성되는 엄청난 양의 데이터는 특히 그 의미가 불확실한 사람들에게는 부담스러울 수 있습니다. 이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 연구원과 프로그래머는 기계 학습을 자주 사용하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

감독 학습, 비지도 학습, 강화 학습 기술을 포괄하는 데이터 과학자를 위한 정교한 방법론이 매일 등장하고 있습니다. 이 글의 목적은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 간결하게 설명하고, 이들의 차이점을 강조하며, 유명 기업의 적용 사례를 설명하는 것입니다.

강화 학습은 감독인가요, 비지도인가요?

강화 학습은 세계에서 자신만의 길을 개척합니다. 기계 학습, 지도 학습과 비지도 학습과는 다릅니다. 하지만 먼저 지도 학습과 비지도 학습이 무엇인지 먼저 알아봅시다.

지도 학습이란 무엇입니까?

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 훈련하는 기계 학습 기술입니다. 이는 데이터에 입력 예제와 해당하는 원하는 출력(레이블)이 모두 포함되어 있음을 의미합니다. 목표는 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터의 출력을 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것입니다.

마치 학생이 선생님과 함께 배우는 것처럼 생각해보세요. 레이블이 지정된 데이터 세트는 솔루션의 연습 문제와 같습니다. 학생(모델)은 이러한 예를 연구하고 교사(알고리즘)는 학습 과정을 안내합니다. 목표는 학생이 유사한 문제를 독립적으로 해결하는 방법을 배우는 것입니다.

주요 개념:

• 라벨이 지정된 데이터: 지도 학습의 핵심. 각 데이터 포인트에는 입력(특성)과 그에 상응하는 올바른 출력(레이블)이 있습니다.
• 훈련: 모델에는 레이블이 지정된 데이터가 제공됩니다. 입력과 출력 간의 패턴과 상관관계를 분석합니다.
• 학습 기능: 이 모델은 입력을 출력으로 최대한 정확하게 매핑하는 수학적 함수를 개발합니다.
• 예측 : 일단 훈련되면 모델은 새로운 입력을 받아 해당 출력을 예측할 수 있습니다.

비지도 학습이란 무엇입니까?

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 모델을 훈련하는 기계 학습 기술입니다. 이는 데이터에 입력만 포함되고 해당 대상 출력은 포함되지 않음을 의미합니다. 목표는 모델이 데이터 자체 내에서 숨겨진 패턴, 구조 또는 관계를 발견하는 것입니다.

특별한 지시 없이 새로운 환경을 탐험하는 아이처럼 생각해보세요. 아이는 패턴을 관찰하고, 비슷한 물건을 그룹화하고, 사물이 무엇인지 직접 알려주는 사람 없이 관계를 이해함으로써 배웁니다.

주요 개념:

• 라벨이 지정되지 않은 데이터: 비지도 학습에는 학습할 사전 정의된 답변이 없습니다.
• 패턴 발견: 모델은 데이터를 분석하여 유사점, 차이점 및 기본 구조를 찾습니다.
• 명시적인 지침 없음: 어떤 "교사"도 모델을 수정하지 않습니다. 자기 발견을 통해 학습합니다.

강화 학습이란 무엇입니까?

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 시행착오를 통해 학습하는 일종의 기계 학습입니다. 에이전트는 다양한 작업을 시도하고, 작업에 따라 보상이나 페널티를 받고, 시간이 지남에 따라 총 보상을 최대화하도록 전략을 조정합니다.

개를 훈련시킨다고 상상해 보세요. 개에게 앉는 방법을 명시적으로 알려주지 않습니다. 대신에 앉게 만드는 행동을 할 때 보상(대접)을 줍니다. 시간이 지남에 따라 개는 앉는 것과 보상을 연관시키는 법을 배웁니다.

주요 개념:

• 에이전트: 의사결정자, 학습하는 주체.
• 환경: 에이전트가 상호작용하는 시스템입니다.
• 상태: 해당 환경 내 에이전트의 현재 상황입니다.
• 행위: 에이전트가 해당 환경에서 수행할 수 있는 작업입니다.
• 보상 : 긍정적이거나 부정적인 피드백은 에이전트가 해당 작업에 대해 받는 신호입니다.
• 정책: 주어진 상태에서 어떤 조치를 취할지 결정하기 위해 에이전트가 사용하는 전략입니다.

어떤 머신러닝 기술을 선택해야 할까요?

다른 모든 기술보다 보편적으로 뛰어난 단일 "최고" 기계 학습 기술은 없습니다. 최고의 기술은 전적으로 다음 요소에 따라 달라집니다.

• 문제 : 어떤 작업을 해결하려고 하시나요?
  • 분류(예: 이메일 스팸 필터링)?
  • 회귀(예: 주택 가격 예측)?
  • 클러스터링(예: 고객 그룹화)
  • 이상 탐지(예: 사기 거래 식별)?
• 데이터 유형:
  • 데이터에 라벨이 지정되어 있나요, 아니면 라벨이 지정되어 있지 않나요?
  • 데이터 세트의 크기는 얼마나 됩니까?
  • 데이터가 구조화되어 있습니까(예: 숫자, 범주) 아니면 구조화되지 않았습니까(예: 이미지, 텍스트)?
• 원하는 성능:
  • 속도와 높은 정확성 중 어느 것을 우선시하시나요?
  • 모델을 쉽게 해석할 수 있다는 것(의사 결정 방법 이해)이 얼마나 중요합니까?

레이블이 지정된 예제(입력 데이터 및 해당하는 올바른 출력)가 있는 데이터세트가 있는 경우 지도 학습을 선택하세요. 널리 사용되는 기술로는 선형 회귀(연속 값 예측용), 로지스틱 회귀(분류용), 의사결정 트리(규칙 기반 모델 생성용), SVM(데이터 클래스 간의 경계 찾기용) 및 신경망(복잡한 패턴 인식용)이 있습니다.

비지도 학습은 사전 정의된 결과를 염두에 두지 않을 때 데이터 세트를 탐색하고, 숨겨진 패턴을 발견하거나 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 적합합니다. 널리 사용되는 기술로는 K-평균 클러스터링(유사성을 기준으로 데이터 그룹화), 주성분 분석(PCA)(데이터 복잡성 감소) 및 자동 인코더(데이터의 압축된 표현 찾기)가 있습니다.

강화 학습은 게임이나 로봇 공학과 같이 장기적인 보상이 있는 의사 결정에 초점을 맞춘 문제에 특히 유용합니다. 강화 학습에서 에이전트는 환경과 상호 작용하고, 보상이나 벌칙의 형태로 피드백을 받고, 시간이 지남에 따라 보상을 최대화하는 최적의 전략을 학습합니다.

이미지 크레딧 : 케렘 귤렌/미드저니

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• 출처: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/