마르코프 의사 결정 프로세스(MDP)

MDP의 주요 구성 요소

MDP는 일반적으로 몇 가지 주요 구성 요소로 정의됩니다:

• 상태(S): 에이전트가 처할 수 있는 가능한 상황 또는 구성의 집합입니다. 예를 들어 로봇 내비게이션 작업에서 상태는 그리드에서 로봇의 위치를 나타낼 수 있습니다.
• 작업(A): 각 상태에서 상담원이 선택할 수 있는 일련의 선택 사항입니다. 사용 가능한 특정 동작은 현재 상태에 따라 달라질 수 있습니다. 로봇의 경우 동작은 '북쪽으로 이동', '남쪽으로 이동', '동쪽으로 이동', '서쪽으로 이동'이 될 수 있습니다.
• 전환 확률(P): 특정 행동(a)을 취한 후 한 상태(s)에서 다른 상태(s')로 이동할 확률을 정의합니다. 이는 환경의 불확실성을 포착합니다. 어떤 행동이 항상 의도한 결과로 이어지지 않을 수도 있습니다. 예를 들어, 북쪽으로 이동하려는 로봇이 미끄러져 같은 장소에 머물거나 경로를 약간 벗어날 확률이 적을 수 있습니다.
• 보상(R): 행동(a)으로 인해 상태(s)에서 상태(s')로 전환된 후 상담원이 받는 수치입니다. 보상은 특정 전환 또는 상태가 얼마나 좋은지 나쁜지를 나타냅니다. 목표는 일반적으로 시간 경과에 따른 총 누적 보상을 최대화하는 것입니다. 목표 위치에 도달하면 큰 양의 보상을 받을 수 있는 반면, 장애물에 부딪히면 음의 보상을 받을 수 있습니다.
• 할인 계수(γ): 0에서 1 사이의 값으로, 즉각적인 보상과 비교하여 미래 보상의 중요도를 결정합니다. 할인 계수가 낮을수록 단기적인 이익을 우선시하고, 값이 높을수록 장기적인 성공을 강조합니다.

MDP의 중요한 측면은 다음과 같습니다. 마르코프 속성로, 미래의 상태와 보상은 현재 상태로 이어진 상태와 행동의 순서가 아니라 현재 상태와 행동에만 의존한다는 것입니다.

AI 및 머신러닝에서 MDP가 작동하는 방식

머신러닝(ML)의 맥락에서 MDP는 대부분의 강화 학습 알고리즘의 기반이 됩니다. MDP의 목표는 최적의 정책 (π)을 찾는 것으로, 이는 에이전트가 각 상태에서 어떤 행동을 취해야 예상되는 누적 할인 보상을 극대화할 수 있는지 알려주는 전략 또는 규칙입니다.

Q-학습, SARSA, 정책 그라데이션 방법과 같은 알고리즘은 전환 확률이나 보상 함수에 대한 명시적인 지식 없이 환경과의 상호작용을 통해 이를 학습하여 MDP를 해결하도록 설계된 경우가 많습니다. 이 상호작용 루프에는 에이전트가 현재 상태를 관찰하고, 정책에 따라 행동을 선택하고, 보상을 받고, 환경의 역학 관계에 따라 새로운 상태로 전환하는 과정이 포함됩니다. 이 과정이 반복되면서 에이전트는 점차적으로 정책을 개선할 수 있습니다. 이 학습 패러다임은 지도 학습 (레이블이 지정된 데이터에서 학습) 및 비지도 학습 (레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴 찾기)과는 크게 다릅니다.

실제 애플리케이션

MDP와 이를 해결하는 데 사용되는 RL 기술은 수많은 실용적인 응용 분야가 있습니다:

• 로봇 공학: 로봇이 미지의 지형에서의 탐색, 물체 조작 또는 조립 라인 작업과 같은 복잡한 작업을 수행하도록 훈련하는 것입니다. 로봇은 물리적 불확실성을 처리하면서 목표를 달성하기 위한 최적의 동작 순서를 학습합니다. 컴퓨터 비전과 로봇 공학이 어떻게 통합되는지 알아보세요.
• 자율주행 시스템: 차선 변경 시기 결정, 교차로를 안전하고 효율적으로 통과하는 방법 등 자율 주행 차량의 동작 최적화(자율 주행 차량의 AI).
• 금융: 시장 상황에 따라 에이전트가 최적의 매수/매도 정책을 학습하는 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하거나 투자 포트폴리오를 최적화합니다(금융의 AI 블로그).
• 리소스 관리: 재고 관리, 스마트 그리드의 에너지 분배(에너지 블로그의 AI), 무선 네트워크의 동적 채널 할당과 같은 영역에서 의사 결정을 최적화합니다.
• 게임 플레이: AI 에이전트가 복잡한 보드 게임(예: 바둑이나 체스)이나 딥마인드의 알파고와 같은 초인적인 수준의 비디오 게임을 플레이할 수 있도록 훈련시킵니다.

다른 개념과의 관계

MDP를 관련 개념과 구별하는 것이 유용합니다:

• 강화 학습(RL): RL은 에이전트가 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 방법과 관련된 머신 러닝 분야입니다. MDP는 RL 알고리즘이 해결하고자 하는 문제를 정의하는 공식적인 수학적 프레임워크를 제공합니다. 심층 강화 학습은 RL과 심층 학습(DL)을 결합하여 복잡한 고차원 상태 공간을 처리합니다.
• 숨겨진 마르코프 모델(HMM): HMM은 모델링 중인 시스템이 관측되지 않은(숨겨진) 상태를 가진 마르코프 프로세스라고 가정할 때 사용되는 통계 모델입니다. MDP와 달리 HMM은 주로 관찰에서 숨겨진 상태를 추론하는 데 중점을 두며 일반적으로 의사 결정에 대한 조치나 보상을 포함하지 않습니다.
• 동적 프로그래밍: 모델(전환 및 보상)을 알면 MDP를 해결할 수 있는 가치 반복 및 정책 반복과 같은 기술은 동적 프로그래밍 원칙을 기반으로 합니다.

MDP를 기반으로 솔루션을 개발하려면 다음과 같은 프레임워크에 구축된 RL 라이브러리를 사용하는 경우가 많습니다. PyTorch 또는 TensorFlow. 실험 및 모델 트레이닝을 관리하기 위해서는 AI 프로젝트 워크플로우를 간소화하기 위한 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼이 필요할 수 있습니다. 효과적인 모델 평가는 학습된 정책의 성능을 평가하는 데 매우 중요합니다.