강화학습을 위한 필수적인 시뮬레이션 플랫폼인 OpenAI Gym에 대해 소개합니다. 제가 직접 경험한 내용을 바탕으로 OpenAI Gym의 개념과 CartPole-v1 환경을 하드코딩 정책을 통해 구현하는 과정에 대해 설명하겠습니다.
OpenAI Gym의 모든 것
OpenAI Gym은 강화학습에서 에이전트를 훈련시키기 위해 다양한 환경을 제공하는 툴킷입니다. 제가 사용해본 결과, 이 플랫폼은 연구자와 개발자가 강화학습 알고리즘을 테스트하고, 평가하는 데 매우 유용하더라고요. 이를 이용해 에이전트를 학습하는 데 필요한 기본적인 툴과 환경을 손쉽게 만들 수 있었어요.
먼저, OpenAI Gym을 설치해야 해요. 다음과 같은 명령어로 설치할 수 있답니다:
bash
%pip install -q -U gymnasium
%pip install swig
%pip install -q -U gymnasium[classic_control, box2d, atari, accept-rom-license]
이 명령어들로 OpenAI Gym을 성공적으로 설치한 후, 기본적인 CartPole 환경을 만드는 과정은 다음과 같아요:
“`python
import gymnasium as gym
env = gym.make(“CartPole-v1″, render_mode=”rgb_array”)
“`
CartPole 환경은 카트 위에 놓인 막대가 넘어지지 않도록 카트를 좌우로 조정하는 2D 환경입니다. 이 환경을 통해 직접적인 피드백을 받을 수 있고, 이를 활용해 에이전트를 훈련시킬 수 있어 굉장히 흥미로운 경험이었어요.
이어서 환경을 초기화하기 위해 reset() 메서드를 사용해요:
python
obs, info = env.reset(seed=42)
이때, obs는 관측 상태를 포함하고 있으며, 시뮬레이션의 상황을 파악하는 데 중요한 데이터를 제공합니다.
| 상태 변수 | 설명 |
|---|---|
| 카트의 수평 위치 | 카트가 화면에서 어디 위치해 있는지를 나타냄 |
| 카트의 속도 | 카트가 움직이는 속도를 나타냄 |
| 막대의 각도 | 막대가 수직에서 얼마나 기울어져 있는지를 나타냄 |
| 막대의 각속도 | 막대가 얼마나 빠르게 회전하는지를 나타냄 |
CartPole-v1을 위한 하드코딩 정책 만들기
이제 OpenAI Gym을 활용해 CartPole 환경을 제어할 수 있는 간단한 정책을 하드코딩해보겠습니다. 막대의 각도를 기준으로 카트를 좌우로 이동하는 전략을 세울까요?
python
def policy(obs):
angle = obs[2]
return 0 if angle < 0 else 1
이 정책은 막대의 각도에 따라 카트를 왼쪽(0) 또는 오른쪽(1)으로 움직이도록 합니다. 이를 통해 막대를 쓰러뜨리지 않도록 유지하는 것이 목표입니다.
이제 정책을 활용해서 실행해 볼게요. 100번의 에피소드를 통해 카트가 막대를 유지하는데 성공하는지 확인해봅시다.
“`python
total = []
for episode in range(100):
episode_reward = 0
obs, info = env.reset(seed=episode)
for step in range(200):
action = policy(obs)
obs, reward, done, truncated, info = env.step(action)
episode_reward += reward
if done or truncated:
break
total.append(episode_reward)
“`
코드를 실행한 후, total 리스트에서 평균 보상을 확인하면, 기껏해야 평균 40점 정도의 보상을 받고 있다는 것을 확인할 수 있었어요. 이는 단순히 하드코딩된 정책이 이 환경에서 잘 작동하지 않음을 나타내지요.
| 에피소드 | 보상 |
|---|---|
| 1 | 39 |
| 2 | 41 |
| … | … |
| 100 | 40 |
위의 결과를 보고, 다음 단계에서는 신경망이나 강화학습 알고리즘을 활용하여 더 발전된 정책을 구현할 계획이랍니다. 이렇게 단순한 하드코딩보다 복잡한 알고리즘이 더 나은 성능을 보일 가능성이 매우 큽니다.
이번 포스트에서는 OpenAI Gym의 설치 방법과 CartPole 환경에서 기본적인 에이전트 정책을 하드코딩하는 방법을 살펴보았어요. 이 내용을 바탕으로 더욱 복잡한 알고리즘에 도전해보면 좋을 것 같아요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
OpenAI Gym은 무엇인가요?
OpenAI Gym은 강화학습 알고리즘을 테스트하고 평가하기 위해 다양한 시뮬레이션 환경을 제공하는 툴킷입니다.
CartPole-v1에서 에이전트의 목표는 무엇인가요?
CartPole-v1에서 에이전트의 목표는 카트 위에 있는 막대를 최대한 오래 유지하는 것입니다.
환경을 초기화하는 방법은 무엇인가요?
환경을 초기화하기 위해서는 env.reset() 메서드를 사용하면 됩니다.
정책을 하드코딩하는 것이 왜 중요한가요?
하드코딩된 정책은 강화학습 알고리즘을 이해하고, 초기에 에이전트를 훈련시키는 데 도움을 줍니다.
이번 포스팅에서는 OpenAI Gym을 이용해 강화학습의 기본 개념과 CartPole-v1 환경을 활용한 정책 하드코딩에 대해 살펴보았습니다. 향후 이 경험을 바탕으로 더 발전된 알고리즘과 신경망 설계에 도전해보겠습니다.
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