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개요Memory Replay Buffer(메모리 리플레이 버퍼)는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에서 에이전트가 수집한 과거 경험을 저장하고, 이를 반복적으로 학습에 활용하기 위해 사용하는 핵심 구조입니다. 비효율적인 학습을 방지하고, 데이터의 다양성을 확보하여 더 안정적이고 효율적인 정책 학습을 가능하게 만듭니다.1. 개념 및 정의메모리 리플레이 버퍼는 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 다음 상태(next state)의 튜플을 저장하는 버퍼입니다. 이 저장된 경험을 샘플링하여, 모델이 다양한 상황을 다시 학습하게 함으로써 데이터 효율성 향상, 표본 상관관계 감소, 모델의 안정성 증가라는 효과를 기대할 수 있습니..

개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 기반으로 인공지능(AI) 모델의 행동을 강화 학습하는 기법입니다. 기존의 강화학습(RL)이 환경으로부터 보상을 받아 정책을 학습하는 반면, RLHF는 인간 평가자(Human Annotator)가 보상을 정의하거나 직접 피드백을 제공함으로써 AI의 의사결정 품질을 향상시킵니다. OpenAI의 ChatGPT, DeepMind의 Sparrow, Anthropic의 Claude 등 최신 AI 모델들이 RLHF를 활용하고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 생성형 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의RLHF는 다음과 같은 3단계 프로세스로 구성됩니다:프롬..

개요Soft Actor-Critic(SAC)은 오프폴리시(Off-policy) 기반의 강화학습 알고리즘으로, 최적의 보상 획득뿐만 아니라 정책의 무작위성(Entropy)을 극대화하여 학습의 안정성과 탐색성(exploration)을 동시에 추구합니다. SAC는 특히 연속적인 행동 공간(Continuous Action Space) 에서 뛰어난 성능을 보이며, 로봇 제어, 자율 시스템, 모션 계획 등 다양한 현실 환경에 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의SAC는 Actor-Critic 구조를 기반으로 하며, 기존 강화학습 알고리즘이 기대 보상(maximum expected reward)을 극대화하는 것과 달리, “보상 + 엔트로피”의 합을 극대화하는 목표 함수를 채택합니다.Maximum Entropy RL:..

개요Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI에서 개발한 강화학습(RL) 알고리즘으로, 정책 기반(policy-based) 방법 중 가장 널리 쓰이는 대표 모델입니다. PPO는 기존 정책과 새로운 정책 사이의 급격한 변화(Policy Shift)를 억제하여 학습 안정성을 높이고, 샘플 효율성까지 확보하는 점에서 DDPG, TRPO, A2C 등과 비교해 높은 실용성과 범용성을 자랑합니다.게임 AI, 로봇 제어, 시뮬레이션 환경, 자연어 기반 에이전트 학습까지 PPO는 다양한 분야에서 표준으로 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의PPO는 정책 경사 방법(policy gradient method) 에 속하는 알고리즘으로, 에이전트가 직접 정책 함수를 학습합니다. 기존 정책에서 ..

개요Hierarchical Reinforcement Learning(HRL)은 강화학습(RL)의 확장된 형태로, 복잡한 목표를 하위 목표(subgoal)로 분해하고 계층적(hierarchical) 구조로 학습하는 방식입니다. 일반적인 RL에서는 모든 행동을 원자적(atomic)으로 다루지만, HRL은 상위 정책(high-level policy)이 하위 정책(low-level policy)을 선택하거나 구성하여 장기적 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 합니다.HRL은 특히 로봇 제어, 장기 게임 플레이, 복잡한 작업 순서 학습, 대화형 AI 등에 효과적입니다.1. 개념 및 정의HRL은 강화학습 환경을 여러 레벨의 정책 계층으로 분할하여 각 계층이 서브타스크(subtask) 또는 옵션(option) ..

개요Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)은 다수의 에이전트(Agent)가 하나의 환경에서 상호작용하며 동시에 학습하는 강화학습의 확장 개념입니다. 전통적인 단일 에이전트 강화학습(SARL)이 독립적인 상황에서 최적 행동을 학습하는 데 반해, MARL은 협력(Collaboration), 경쟁(Competition), 공존(Coexistence) 등의 다양한 상호작용을 기반으로 복잡한 문제 해결이 가능합니다.MARL은 자율주행차 군집, 로봇 협업, 분산 에너지 시스템, 전략 게임, 분산 네트워크 제어 등에서 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의MARL은 강화학습의 핵심 요소인 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)을 복수의 에이전트와 공유된 환경..

개요AI 에이전트(AI Agent)는 인간의 개입 없이 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 자율적으로 학습하고 행동하는 인공지능 시스템입니다. 이는 강화학습(Reinforcement Learning), 자연어 처리(NLP), 로봇 공학, 챗봇, 자동화 시스템 등 다양한 분야에서 활용되며, 점점 더 지능적인 방식으로 인간의 업무를 보조하거나 대체하고 있습니다. 본 글에서는 AI 에이전트의 개념, 유형, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. AI 에이전트란?AI 에이전트는 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고, 환경과 상호작용하여 목표를 달성하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 센서(Input)로 데이터를 수집하고, 지능적인 연산을 수행한 후, 실행기(Actuator)를 통해 특정 행동..

개요ANI(Artificial Narrow Intelligence, 특화형 인공지능)는 특정 작업이나 도메인에서만 작동하는 인공지능을 의미합니다. 현재 우리가 사용하는 AI 시스템(예: 음성 인식, 추천 시스템, 번역 AI 등)은 대부분 ANI에 해당하며, 특정한 목적을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 본 글에서는 ANI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ANI란 무엇인가?ANI는 한 가지 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI로, 범용 인공지능(AGI)과 달리 자율적 학습 및 사고 능력은 없지만, 주어진 데이터 내에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 모델은 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 사용됩니다.1.1 ANI와 AGI 비교 항목 ANI(A..

개요AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 인간과 유사한 수준의 지능을 갖추어 다양한 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 현재의 AI 시스템(예: ChatGPT, BERT, DALL·E)은 특정 작업에 최적화된 협소한 인공지능(Narrow AI)이지만, AGI는 여러 도메인에서 학습, 추론, 문제 해결 능력을 갖추어 인간과 같은 수준의 사고를 할 수 있는 AI를 목표로 합니다. 본 글에서는 AGI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 가능성, 윤리적 이슈 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. AGI란 무엇인가?AGI는 단순한 특정 작업이 아닌, 인간처럼 새로운 문제를 학습하고 적용할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 이는 기존 Narrow AI와는 달리 ..

개요데이터 증강(Data Augmentation)과 강화학습(Reinforcement Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기법입니다. 데이터 증강은 기존 데이터의 변형을 통해 데이터셋을 확장하여 모델의 일반화 성능을 높이며, 강화학습은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 두 기술은 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 게임 AI 등에 널리 활용되고 있습니다.1. 데이터 증강(Data Augmentation)이란?데이터 증강은 원본 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 모델의 성능을 개선하는 기법입니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.1.1 데이터 증강의 주요 기법이미지 데이터 증강회전(Rota..