상태 표현 최적화(17→20 dim)를 통한 카드 게임 AI 성능 안정화

Building a Card Game AI with Reinforcement Learning — Implementation Details#2

hiyoyo2026년 5월 27일2분intermediate

AI 요약

Context

Reinforcement Learning을 활용한 카드 게임 AI 구현 과정에서 초기 State Representation의 정보 부족으로 인한 낮은 정확도 발생. 100,000회 학습 시도에도 불구하고 특정 상황에서 부적절한 의사결정을 내리는 병목 지점 확인.

게임 내 핵심 도메인 지식을 수치화하여 AI에 전달하는 State Representation 설계
기존 17차원 벡터에서 누락된 게임 요소를 식별하여 20차원으로 확장
State Parameter 10차원(HP, 방어력 등 수치 데이터)과 Card Information 10차원(보유 카드 및 선택지)으로 구분하여 구성
Reward/Penalty 기반의 피드백 루프를 통한 최적 경로 탐색 및 학습 모델 고도화
도메인 전문성을 바탕으로 AI가 학습해야 할 필수 데이터 필드를 정밀하게 정의

실천 포인트

- AI 모델 설계 전 해결하려는 도메인의 핵심 변수를 정밀하게 정의했는지 검토 - 학습 데이터의 차원이 부족할 경우 정확도 저하가 발생하는지 모니터링 - 도메인 전문가의 지식을 수치적 제약 사항으로 변환하는 프로세스 수립

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