Tensorflow + OpenAI Gym 를 사용한 심층 강화학습 모델 구현

요약

본 문서는 TensorFlow와 OpenAI Gym을 활용하여 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 모델을 실제로 구현하는 방법을 안내합니다. 사용자는 `env.action_space`와 `env.observation_space`를 통해 환경의 행동 및 관찰 형식을 이해하고, `env.reset()`과 `env.step(action)`이라는 두 가지 핵심 API 호출을 사용하여 환경과 상호작용할 수 있습니다. 또한, Q-Learning 같은 기본적인 알고리즘 구현에 필요한 기초 지식들을 다룹니다.

핵심 포인트

• TensorFlow와 OpenAI Gym을 활용하여 실제 강화학습 모델 구현 실습을 진행합니다.
• 환경의 행동(action) 및 관찰(observation) 형식은 `env.action_space`와 `env.observation_space`로 정의됩니다.
• 환경 초기화는 `ob = env.reset()`으로 수행하며, 다음 상태를 얻기 위해 `ob_next, reward, done, info = env.step(action)`을 사용합니다.
• Gym Space의 주요 유형으로는 이산값(`Discrete`)과 다차원 수치 벡터(`Box`)가 있습니다.
• Q-Learning 등 기본적인 강화학습 알고리즘 구현에 필요한 기초 API와 개념들을 설명합니다.