역 강화 학습(IRL)은 에이전트가 교사의 행동을 지배하는 기본 보상 함수를 추론하여 교사의 행동을 모방하는 방법을 학습하는 일종의 기계 학습 기술입니다. IRL은 로봇 공학 및 인공 지능의 복잡한 행동을 학습하는 데 자주 사용되므로 교사는 보상 기능을 시스템에 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 보상 형태로 피드백을 제공할 수 있습니다.
IRL은 특정 목표나 결과를 달성하기 위해 에이전트에 보상을 제공하는 학습 유형인 강화 학습과 밀접한 관련이 있습니다. 강화 학습에서 보상 기능은 시스템에 명시적으로 프로그래밍됩니다. 그러나 IRL에서는 보상 함수가 교사의 행동에서 추론됩니다. 따라서 보상 함수를 학습하는 과정에서 에이전트는 교사의 행동을 모방해야 합니다.
역 강화 학습은 다양한 응용 분야에서 사용되었습니다. 예를 들어, 시뮬레이션 및 실제 환경에서 로봇 동작을 학습하고, 다양한 게임 전략 및 플레이 기술을 개발하고, 시스템이 활동이나 작업을 자동으로 계획할 수 있도록 하는 데 사용되었습니다. 그 밖에도 인공지능, 자연어 처리, 내비게이션, 자율주행 등에 활용됐다.
전반적으로 역 강화 학습은 복잡하고 역동적인 행동을 학습하는 데 매우 강력한 도구를 제공합니다. 관찰된 행동을 통해 학습하기 위한 컴퓨터 과학, 로봇 공학 및 기타 분야의 강력한 도구로 에이전트가 교사를 모방할 수 있습니다.
