오뚝이개발자

강화학습은 근래 들어 많은 발전이 이루어진 학습 방법이다. 간단히 설명하자면, agent와 environment를 두고 agent가 어떠한 action을 할 때마다 환경으로부터의 피드백(긍정/부정)이 온다. 이를 기반으로 학습을 하는 것이 바로 강화학습(RL)이다. 그런데 이러한 강화학습이 게임 분야에서는 매우 많이 사용이 되지만 왜 현실적인 문제들(예컨대, 자율주행)에서는 실적용이 어려울까? 다른 말로는, 왜 practical하게 적용하지 못할까? RL은 근본적으로 trial-and-error 방식으로 작동한다. 즉, 어떠한 시도(action)를 해보고 이에 대한 에러를 feedback을 통해 수정하는 방식으로 학습이 진행된다. 하지만, 현실세계에선 이러한 실패(error)가 일어나선 안되는 경우가 많..