강화학습은 머신 러닝(ML) 분야에서 기계를 학습하는 방법 중에 하나입니다. 보상과 처벌 체계를 이용해서 인공 지능을 끊임없이 적절하게 훈련시키는 방법입니다. 보상을 통해서는 바람직한 행동을 유도하고, 처벌을 통해서는 바람직하지 않은 행동을 처벌하는 것입니다. 오늘은 이러한 강화 학습 예제 8가지를 통해서 실생활에서 강화 학습이 어떻게 사용되고 있는지 알아보는 포스팅을 작성하고자 합니다.
1. 자율주행 자동차
강화 학습을 통해서 자율주행 자동차를 만들 수 있습니다. 여러 글로벌 공룡 기업들이 자율주행 자동차를 만들기 위해서 지금 이 시간에도 데이터를 수집하고 인공 지능을 훈련시키고 있습니다. AWS의 트렉에서 다니는 자율주행 자동차, 테슬라의 자율주행 자동차 등 미래의 먹거리 산업을 위해서 강화 학습을 이용하고 있습니다.
2. 강화 학습을 통한 산업 자동화
기계가 기계를 만든다. 강화 학습을 통한 산업 자동화가 이루어졌을 때 모습입니다. 강화 학습으로 학습된 로봇들이 다양한 방식으로 작업을 할 수 있습니다. 인간이 투입하기에 위험하고 고난도인 작업을 기계가 정교하게 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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3. 거래 및 금융 분야에서의 강화 학습 어플리케이션
주식 투자를 진행할 때 과거의 데이터를 수집하는 것은 굉장히 중요합니다. 경제 방송에서 흔히 경기 침체를 예상할 때, 닷컴 버블과 2008년 금융위기 때 자료와 현재 자료를 비교하면서 상황을 분석합니다. 과거의 데이터를 기반으로 현재 상황을 판단하는 것이죠.
과거를 분석을 할 때, 사람이 분석하는 경우 오류가 발생할 확률이 높은데, 강화 학습의 장점 중에 하나인 반복 시행으로 오류가 발생할 확률이 줄어듭니다. 많은 금융 회사들이 스마트 머니를 운영하고 있으며, 인공 지능이 더 정교해짐에 따라서 모든 거래의 손실 혹은 이익을 기반으로 보상 함수를 계산합니다. 분석력이 더 높아지는 것이지요.
4. 의료 분야에서의 강화 학습 애플리케이션
이미 의료 분야에서의 강화 학습 인공지능을 활용한 사례가 늘어나고 있습니다. 생물학적 시스템의 수학적 모델에 대한 사전 정보를 파악한 후에, 기존에 사전 정보가 없는 경우라도 학습된 지식 혹은 시스템을 이용해서 새로운 질병을 치료할 수 있게 됩니다.
6. 뉴스 및 영상 추천 분야에서의 강화학습
유튜브, 인스타 그램에서 나의 선호도에 맞는 콘텐츠를 추천해 줍니다. 사용자가 누른 좋아요, 댓글, 영상을 보는 시간 등을 식별한 다음에 데이터를 수집해서 비슷한 취향을 가진 사람을 그룹핑한 후에 비슷한 영상을 추천하는 방식으로 운영할 수 있는 강화 학습을 받을 수 있습니다.
이제는 뉴스를 최신 뉴스를 빠르게 전달하는 것보다는 사람들이 좋아하는 뉴스를 정확하게 추천하는 시대가 올 수 있고, 강화 학습을 통해서 이를 실현할 수 있습니다.
오늘은 강화 학습 예제 5가지를 통해서 실생활에서 발전하고 있는 인공 지능의 모습을 살펴보았습니다.
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