불확실성 기반 상태 공간 학습 알고리즘을 이용한Exploration-Exploitation 딜레마에 관한 연구

Abstract

본 논문은 인간의 학습 과정에서 발생하는 자신의 학습 정도에 대한 불확실성을 평가하는 메타 인지 능력 기반 학습 과정을형식화하고, 메타 인지 기반 상태 공간 학습 알고리즘을 제안하였다. 상태 공간 (state-space) 학습과정을 구현한 2단계마르코프 의사결정 게임 데이터를 사용, 상태 공간 정보에 대한 근접도(Proximity)와 최소오류제곱을 이용하여 불확실성을도출하고, 이것이 인간의 상태 공간 학습에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 현재 가지고 있는 상태 공간에 대한 정보를바탕으로 기계학습의 본질적 문제인 Exploration-Exploitation 딜레마의 trade-off를 예측하고, 개선 가능성을 보였다.