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첫번째 프로젝트: openai gym기반으로 TicTacToe환경 만들기
1st Project: Create TicTacToe environment based on openai gym
다음 프로젝트: 내가 만든 환경에서 강화학습 에이전트 구현하기
Next project: Implementing a reinforcement learning agent in my environment
https://github.com/kekmodel/gym-TicTacToe
코딩 경험: 7년전 옵젝C 조금 배움. 기억은 잘…😂, 파이썬 코딩은 첫경험(코드눈갱주의)
덕분에 2주동안 일 끝나고 거의 매일 밤을 새운 듯 합니다😂
배운 점: 파이썬 기본 문법, 객체지향 개념, Numpy 기본, gym클래스의 이해
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[강화학습] 환경 (Environment)
[강화학습] 환경 (Environment) … 이번 글의 내용은 ‘기초부터 시작하는 강화학습 / 신경망 알고리즘(손민규 지음, 위키북스 DS 시리즈)’의 내용을 참조 …Source: fintecuriosity-11.tistory.com
Date Published: 12/5/2021
View: 906
강화학습 핵심 개념 정리 (1)
강화학습의 목표는 주어진 환경에서 보상을 최대한 많이 받을 수 있는 에이전트를 학습하는 것입니다. 이제 위의 내용을 정확한 용어로 정의해 …
Source: www.secmem.org
Date Published: 9/23/2022
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강화학습 환경들 – 로봇이 아닙니다.
강화학습 환경들. HTS3 2021. 4. 15. 19:48. Atari, Mujoco, Gym이런거 말고 더 없을까 해서 알아봄. 마리오같은 흔한 환경은 제외함. 재밌는 환경들이 많으니 감상만 …
Source: ropiens.tistory.com
Date Published: 12/8/2021
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파이썬으로 나만의 강화학습 환경 만들기 – SlideShare
인공지능 분야에서 강화학습은 중요한 방법론으로 떠오르고 있습니다. 이 발표에서는 강화학습의 기본 개념과 강화학습 연구용 툴킷인 OpenAI Gym에 …
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Date Published: 8/24/2022
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현실 문제 해결을 위한 강화학습 환경 | Smilegate.AI
오랜 시간 동안 강화학습 알고리즘들의 성능을 검증하기 위해 게임 (바둑, 장기, 아타리 게임 등)을 사용해 왔습니다. 알고리즘의 발전에 따라, …
Source: smilegate.ai
Date Published: 1/29/2022
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OpenAI Gym 소개 · javacafe-ml
따라서 강화학습을 테스트 해보기 위해서는 강화학습을 위한 환경 자체가 필요한 것이죠. 이를테면 Deep Q Learning 으로 유명한 아타리 벽돌깨기 게임의 경우를 생각해 …
Source: c548adc0c815.gitbooks.io
Date Published: 10/17/2021
View: 9957
강화 학습 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습의 한 영역이다. 행동심리학에서 영감을 받았으며, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 10/20/2022
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주제에 대한 기사 평가 강화 학습 환경
- Author: SBSKong
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- Date Published: 2017. 12. 5.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=IJkN_9t7U1k
[강화학습] 환경 (Environment)
이번 글의 내용은 ‘기초부터 시작하는 강화학습 / 신경망 알고리즘(손민규 지음, 위키북스 DS 시리즈)’의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다.
※ 지난 포스트에서는 강화학습은 5개의 요소로 구성이 되어있다고 말씀을 드렸습니다.
환경( E nvironment) 상태( S tate) 에이전트( A gent) 행동( A ction) 보상( R eward)
이번 포스트에서는 5개 요소 中에서 환경(Environment)에 대해서 설명을 하도록 하겠습니다.
환경은 강화학습을 사용하여 풀고자 하는 대상이나 문제를 말합니다. 우리도 일상생활에서 항상 어떠한 문제에 직면을 하고 이러한 상황(문제)를 해결하려고 합니다. 여기서 환경을 조금 더 쉽게 표현하자면 우리에게 주어진 상황이라고도 이해를 할 수 있겠습니다.
핵심: 우리에게 주어진 환경(상황)을 강화학습을 이용하여 푸는 것이라고 생각하면 되겠습니다.
그러면 이제 실제의 예를 들자면, 로봇 미로 탐색 문제라면 미로가 환경이 되는 것이고, 자동 주식 트레이딩을 하고 싶다고 하면 주식시장이 환경이 되며, 알파고 같은 인공지능 바둑 프로그램을 만들고 싶다면 바둑판이 환경이 되는 것입니다.
문제에 따라서 환경은 위의 그림과 같이 크게 이산공간(discrete space)와 연속공간(continuous space)으로 나누어집니다. 연속공간은 환경이 우리가 생활하는 공간과 같이 시간이나 공간이 연속적으로 이어진 공간을 의미하며, 이산공간은 연속공간을 그리드 월드(Grid world)처럼 일정 구간으로 나눈 환경을 의미합니다.
현실세계는 연속공간에 해당되며, 우리가 풀고자 하는 대부분의 환경이 연속공간이 될 것입니다. 그러나 연속공간의 문제를 풀기는 쉽지 않기 때문에 어떻게든 이산공간으로 나누는 과정이 필요하게 되는 것입니다.
위의 그림은 연속공간으로 이루어진 미로를 6*6의 그리드로 나눈 이산공간과 12*12의 그리드로 나눈 이산공간을 보여주고 있습니다.
연속공간을 이산 공간으로 나눈다는 것은 복잡한 환경을 풀기 쉽게 단순화하는 것과 비슷한 의미입니다. 따라서 같은 문제라도 공간을 나누는 방법에 따라 문제 해결의 난이도가 달라지며, 문제를 쉽게 풀기 위해서는 최대한 환경을 단순화해서 정의하는 것이 중요합니다.
강화학습에서 가장 많이 사용되는 예제는 로봇의 미로 탐색 문제입니다. 미로 탐색 문제에서 로봇은 미로에 대해 어떤 사전 정보 없이 미로 속을 탐색하면서 출발지점에서 도착지점에 이르는 최적의 경로를 찾게되는 것입니다.
위의 사진은 제일 기본적인 미로찾기에서의 탐색 문제인데 환경과 출발지점, 도착지점을 보여줍니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
[References] [1] M. Son, “기초부터 시작하는 강화학습/신경망 알고리즘”, 11-12 (2019) [2] Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: an Introduction. The MIT Press, 2018.
강화학습 환경들
Atari, Mujoco, Gym이런거 말고 더 없을까 해서 알아봄. 마리오같은 흔한 환경은 제외함
재밌는 환경들이 많으니 감상만 하셔도 될듯합니다 ㅎㅎㅎ
1. D4RL
다양한 환경들
sites.google.com/view/d4rl/home
주방 환경도 있음 ㅋ
To Bear
2. CHALET: Cornell House Agent Learning Environment
집안일 관련 환경 제공.
방사이를 옮겨다니면서 집안 가구들과 상호작용을 액션으로 할 수 있음
github.com/lil-lab/chalet
이런거나 이런거
3. VizDoom
영상기반 둠 플레이
github.com/mwydmuch/ViZDoom
이런 식으로
4. TORCS
자동차 레이싱 게임
sourceforge.net/projects/torcs/
A3C논문에 나온 환경
5. Nethack
게임같은데 솔직히 뭔지는 잘 모르겠음 페북연구팀이 만듬
github.com/facebookresearch/nle
봐도 뭐하는건지 잘 모르겠다
6. Starcraft2
복잡한 게임상황을 단순화시켜서 보여주기도 한다.
github.com/deepmind/pysc2
게임화면 이렇게도 볼 수 있음
7. Teach my agent
Automatic curriculum learning을 위한 환경
github.com/flowersteam/TeachMyAgent
ㅋㅋㅋ
8. Griddly
Grid 기반 게임 관련 환경
griddly.readthedocs.io/en/latest/
9. Alchemy
메타 강화학습의 벤치마크용으로 나온 환경
github.com/deepmind/dm_alchemy
GIF인데 용량 초과라 스샷만 ㅠ
파이썬으로 나만의 강화학습 환경 만들기
Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are Seth Stephens-Davidowitz
(4/5)
Free
현실 문제 해결을 위한 강화학습 환경
[선행연구팀 이정우]오랜 시간 동안 강화학습 알고리즘들의 성능을 검증하기 위해 게임 (바둑, 장기, 아타리 게임 등)을 사용해 왔습니다. 알고리즘의 발전에 따라, 강화학습 분야에서도 다른 이미지, 자연어 분야와 마찬가지로 현실에 존재하는 여러 문제들을 해결하고 서비스를 만들고 싶어하는 모습들이 많이 나타나고 있습니다.
이번 글에서는 최근 공개된 3가지 강화학습 환경들을 통해 어떤 분야들이 다뤄지고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
1. DeepMind – AndroidEnv
AndroidEnv
AndroidEnv는 DeepMind에서 공개한 안드로이드에서 강화학습을 하기 위한 환경입니다. 안드로이드 환경에서 동작할 수 있는 기본 앱들에 접근이 가능하며, 스마트폰을 많이 사용하고 있는 현대에 사람과 같은 방식의 사용법을 터득할 수 있는 지 실험해 볼 수 있습니다. example task에는 몇 가지 게임들도 제공 하고 있어, 터치와 드래그 동작을 사용해 사람과 같은 행동을 하며, 게임 하는 방법을 학습 할 수 있습니다.
환경의 중요성은 현재 가장 사람이 많이 사용하는 플랫폼 기기에 강화학습을 적용하며, 어떤 현실 문제들을 풀고 적용해 나갈 수 있는 지 연구 해볼 수 있습니다. 또한, 서비스 관점에서도 알고리즘들이 발전 된다면, 안드로이드 플랫폼에서 다양한 강화학습 application들이 나올 수 있을 것으로 기대됩니다.
2. Facebook Research – CompilerGym
CompilerGym
CompilerGym은 그동안 볼 수 없었던 새로운 종류의 강화학습 환경 입니다. 앞서 언급한대로 주로 게임 혹은 시뮬레이션 상황에서의 로봇 제어의 환경이 다수 였습니다. 페이스북 연구팀은 강화학습의 최적 정책 찾는 능력이 컴퓨터 분야에서 최적화가 필요한 분야에서도 잘 적용되기를 바라는 것 같습니다. Compiler는 언어 번역 프로그램으로 High level로 작성된 프로그래밍 언어를 컴퓨터 시스템에 맞는 low level의 언어로 변경해 주는 역할을 담당합니다. 이런 Compiler 또한 여러 api를 사용해 최적화 하는 과정이 있으며, 강화학습이 Compiler optimization의 항목에서 컴파일 시간을 단축할 수 있도록 정책을 찾아냅니다.
CompilerGym을 통해 강화학습이 도움 된다는 것이 증명 된다면, 많은 종류의 컴퓨터 시스템 효율을 높이는 데 사용 될 수 있을 것으로 기대 됩니다.
3. Facebook Research – Habitat Lab
Habitat Lab
Habitat Lab은 Embodied AI 분야의 실험을 하기 위한 환경 입니다. Embodied AI는 가상 세계 및 다른 가상 로봇과 함께 상호 작용하며, 가상 로봇의 AI 문제를 해결하는 분야입니다. 기존에 Habitat 1.0이 공개되어 있었지만, 이번에 Habitat 2.0으로 업데이트 되었습니다. 단순히 로봇의 이동 뿐 아니라, 질문, 명령을 자연 언어로 전달해 명령을 수행하거나, 정답을 찾기 위해 직접 정답의 근거가 될 수 있는 위치를 찾아 냅니다.
Habitat Lab 환경을 통해 현실 세계에서도 잘 소통하고 사람을 도와줄 수 있는 로봇 AI가 만들어 지길 기대 합니다.
이번 글에서는 최근에 공개된 3가지 강화학습을 위한 환경들을 소개 드렸습니다. 공개된 환경들을 이용한 강화학습 발전이 얼마나 우리의 삶에 직접적으로 다가 올지 지켜보면 좋을 것 같습니다.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습의 한 영역이다. 행동심리학에서 영감을 받았으며, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. 이러한 문제는 매우 포괄적이기 때문에 게임 이론, 제어이론, 운용 과학, 정보 이론, 시뮬레이션 기반 최적화, 다중 에이전트 시스템, 떼 지능, 통계학, 유전 알고리즘 등의 분야에서도 연구된다. 운용 과학과 제어 이론에서 강화 학습이 연구되는 분야는 “근사 동적 계획법”이라고 불린다. 또한 최적화 제어 이론에서도 유사한 문제를 연구하지만, 대부분의 연구가 최적해의 존재와 특성에 초점을 맞춘다는 점에서 학습과 근사의 측면에서 접근하는 강화 학습과는 다르다. 경제학과 게임 이론 분야에서 강화 학습은 어떻게 제한된 합리성 하에서 평형이 일어날 수 있는지를 설명하는 데에 사용되기도 한다.
강화 학습에서 다루는 ‘환경’은 주로 마르코프 결정 과정으로 주어진다.[1] 마르코프 결정 과정 문제를 해결하는 기존의 방식과 강화 학습이 다른 지점은, 강화 학습은 마르코프 결정 과정에 대한 지식을 요구하지 않는다는 점과, 강화 학습은 크기가 매우 커서 결정론적 방법을 적용할 수 없는 규모의 마르코프 결정 과정 문제를 다룬다는 점이다.
강화 학습은 또한 입출력 쌍으로 이루어진 훈련 집합이 제시되지 않으며, 잘못된 행동에 대해서도 명시적으로 정정이 일어나지 않는다는 점에서 일반적인 지도 학습과 다르다. 대신, 강화학습의 초점은 학습 과정에서의(on-line) 성능이며, 이는 탐색(exploration)과 이용(exploitation)의 균형을 맞춤으로써 제고된다.[2] 탐색과 이용의 균형 문제 강화 학습에서 가장 많이 연구된 문제로, 다중 슬롯 머신 문제(multi-armed bandit problem)와 유한한 마르코프 결정 과정 등에서 연구되었다.
개요 [ 편집 ]
기본적으로 강화 학습의 문제는 마르코프 결정 과정(MDP)으로 표현된다. 이런 관점에서 강화 학습 알고리즘은 동적 계획법과 깊은 연관이 있다. 마르코프 결정 과정에서 상태 전이 확률(state transition probabilities)과 보상은 확률에 따른 값일 수도 있고, 이미 결정되어 있는 값일 수도 있다.
강화 학습이 원하지 않는 행동을 명시적으로 수정하는 지도 학습과 다른 점은 온라인 수행에 중심을 두고 있다는 점이다. 강화 학습은 아직 조사되지 않는 영역을 탐험하는 것과 이미 알고 있는 지식을 이용하는 것의 균형을 잡는 것이다. 이 탐험과 이용 사이에 있는 트레이드오프는 Multi-armed bandit과 같은 문제에서 알아 볼 수 있다.
알고리즘 [ 편집 ]
수식으로 표현하면, 강화 학습 모델은 다음과 같이 구성된다.
환경 상태 집합, S {\displaystyle S} 행동 집합, A {\displaystyle A} 포상( ∈ R {\displaystyle \in \mathbb {R} }
매 시점 t {\displaystyle t} 에 에이전트는 자신의 상태(state) s t ∈ S {\displaystyle s_{t}\in S} 와 가능한 행동(action) A ( s t ) {\displaystyle A(s_{t})} 를 가지고 있다.
에이전트는 어떤 행동 a ∈ A(s t ) 을 취하고, 환경으로부터 새로운 상태 s t+1 와 포상(reward) r t+1 을 받는다. 이 상호작용에 기반해서 강화 학습 에이전트는 누적된 포상값 R을 최대화하는 정책(policy) π: S→A을 개발한다.
종료 상태(terminal state)가 존재하는 MDPs에서는 R = r 0 + r 1 + ⋯ + r n = ∑ t = 1 n r t {\displaystyle R=r_{0}+r_{1}+\cdots +r_{n}=\sum _{t=1}^{n}r_{t}} 이고, 그렇지 않은 MDPs에서는 R = ∑ t = 1 n γ t r t {\displaystyle R=\sum _{t=1}^{n}\gamma ^{t}r_{t}} 가 된다. 여기서 γ는 미래의 포상이 현재에 얼마나 가치 있는지를 표현하는 할인율(discount factor)로 0과 1사이의 값이다.
응용 [ 편집 ]
강화 학습은 장기, 단기의 포상 사이 트레이드오프가 존재하는 문제를 다루는 데 적합하다. 이것은 로봇 제어, 엘리베이터 스케줄링, 통신망, 백개먼과 체스 같은 게임에 성공적으로 적용되어 왔다.
같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]
키워드에 대한 정보 강화 학습 환경
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