Reinforcement Learning GitHub 패키지 사용하기

Source: Dev.to

Introduction

머신러닝에서 강화학습(RL)은 문제 정의가 알고리즘만큼이나 중요한 패러다임입니다. 지도학습이나 비지도학습과 달리 강화학습은 라벨이 있는 데이터셋에 의존하지 않습니다. 대신 상호작용, 피드백, 경험을 통해 학습합니다.

Categories of Machine Learning Algorithms

Reinforcement Learning: A Real‑Life Analogy

Typical Reinforcement Learning Process

Divide and Rule: Breaking Down Reinforcement Learning

A Toy Example: Grid Navigation

Why Markov Decision Processes Matter

Reinforcement Learning Implementation in R

library(MDPtoolbox)

Step 2: Define the Action Space

up <- matrix(c(
  # matrix values go here
))
# Similar matrices are defined for down, left, and right.

Step 3: Define Rewards and Penalties

각 움직임은 ‑1의 비용이 듭니다.

Step 4: Solve Using Policy Iteration

출력에는 각 상태에 대한 최적 정책과 가치 함수가 포함됩니다.

Step 5: Interpret the Policy

결과 정책은 각 상태에서 최적 행동을 보여주며, 에이전트가 올바른 경로를 학습했는지 확인할 수 있습니다.

Using the ReinforcementLearning GitHub Package

library(devtools)

이 패키지는 다음을 가능하게 합니다:

• Learning from Experience

  solver_rl <- ReinforcementLearning(
    # parameters defining states, actions, and rewards
  )

• Adapting to a Changing Environment

Key Takeaways

• 강화학습은 라벨이 있는 데이터가 아니라 상호작용에 의존합니다.
• 마코프 결정 프로세스(MDP)는 많은 RL 문제에 대한 공식적인 프레임워크를 제공합니다.
• MDPtoolbox와 ReinforcementLearning 같은 R 패키지는 RL 알고리즘을 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 해줍니다.

Conclusion

강화학습은 에이전트가 시행착오를 통해 최적 행동을 학습해야 하는 문제에 강력한 접근법을 제공합니다. 사용 가능한 R 패키지를 활용하면 RL 모델을 효율적으로 구현하고 실험할 수 있습니다.