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로봇과 같이 복잡한 시스템의 행동 학습에는 계층적 강화학습(Hierarchical RL, HRL)이 큰 도움이 됩니다. 계층적 RL은 상위 정책(high-level policy)과 하위 정책(low-level policy)의 두 가지 수준으로 정책을 분리하여 학습하는 방법입니다. 상위 정책은 추상적인 의사결정을 담당하고, 하위 정책은 구체적인 제어를 담당하여 두 계층이 협력합니다​.예를 들어, 물건을 집어서 옮기는 로봇을 생각해보면, 상위 정책은 “어떤 물건을 집어 어디에 놓을 것인가”와 같은 계획을 세우고, 하위 정책은 “로봇 팔을 어떤 각도로 움직이고 손가락을 어떻게 조작할 것인가”를 수행하는 식입니다​[medium.com]. 상위 정책이 큰 그림을 그리면, 하위 정책이 세부 동작을 실행하는 구조인 ..

모델 프리(Model-Free) 강화학습과 모델 기반(Model-Based) 강화학습은 에이전트가 환경을 학습하는 방식의 큰 분기점입니다​[spinningup.openai.com]. 모델 프리 RL에서는 에이전트가 환경의 모델(상태 전이나 보상에 대한 예측)을 명시적으로 학습하거나 사용하지 않고, 시행착오(trial-and-error)를 통해 정책을 직접 학습합니다. 반면 모델 기반 RL에서는 환경의 동작을 예측하는 모델을 활용하여 앞으로 일어날 일을 시뮬레이션 하거나 계획함으로써 결정할 행동을 학습합니다​. 예를 들어, PPO(Proximal Policy Optimization)나 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 같은 알고리즘은 모델 없이도 환경에서의 경험 데이..