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DRL을 이용하여 새로운 문제를 해결하려면 일단 환경이 존재해야 한다.환경의 구현을 위해 디지털 트윈(Digital Twin)과 같은 환경을 구성하는 다양한 방식들이 논의되고 있지만, 그 모든 환경의 구현 이전에는 문제의 모델링이 우선되어야 한다. 강화학습의 문제 모델링에 대해서는 다음 네 가지를 고려해야 한다.상태행동보상전이함수이번 글에서는 이 중 보상에 집중해서 알아볼 것이다.보상의 역할보상 신호는 에이전트가 최대화해야 하는 목적 함수(objective function)를 정의한다.보상 설계는 강화학습의 근본적인 문제 중 하나이고, 환경에 대한 깊은 지식이 필요한 영역이며, 여러 가지 이유로 인해 해결하기 어려운 문제로 알려져 있다.보상이 양의 부호인가? 음의 부호인가? 혹은 0인가?보상의 크기(스칼..

벤디트 문제에서는 에이전트가 어떤 행동을 취하든 다음에 도전할 문제의 설정은 바뀌지 않았다.그런데 세상의 대부분의 문제는 에이전트의 행동에 따라 상황이 시시각각 변한다. 지금부터 변화하는 상태에 따른 최선의 결정을 돕는 도구, 마르코프 결정 과정에 대해 알아보자.강화 학습은 분명 스스로 정책을 학습하는 도구이지만, 이와 같이 해석적으로 문제의 해를 증명하는 과정 또한 중요하다.결국 문제를 잘게 쪼개 해석적으로 문제를 풀고, 이를 통해 큰 문제의 논리적 완결성을 증명해야 하기 때문이다.이번 장은 아래와 같은 순서로 진행할 것이다.먼저, MDP에서 쓰이는 용어들을 수식으로 정리할 것이다.그 다음, MDP의 목표를 정의한다.마지막으로, 간단한 MDP 문제를 풀며 목표를 달성해본다.마르코프 결정 과정(MDP)이..