การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีตัวแทนรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อม พร้อมด้วยอันตรายและรางวัล หน้าที่ของตัวแทนคือการบรรลุเป้าหมายเฉพาะโดยใช้วิธีที่สั้นที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งหมายความว่าจะต้องเรียนรู้ที่จะหลีกเลี่ยงอันตรายและเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด
เราใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิ่งต่างๆ เพื่อฝึกฝนโมเดล โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อนำทางเอเจนต์ผ่านสภาพแวดล้อม แบบจำลองกำหนดเส้นทางที่มีการต่อต้านน้อยที่สุด โดยเรียนรู้จากข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง ชื่อ “การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง” มาจากการที่ตัวแบบพยายามอย่างต่อเนื่องและเสริมกำลังตัวเองด้วยวิธีที่ดีที่สุด
ตัวอย่างของ RL ได้แก่ Maze Solver, Chess Bots, รถยนต์ไร้คนขับ, แขนหุ่นยนต์ ฯลฯ
การเสริมแรงมี 2 ประเภทที่มาจากสิ่งแวดล้อม
- การเสริมกำลังเชิงบวก: เมื่อเหตุการณ์ส่งผลกระทบเชิงบวกต่อเอเจนต์ (บอทหมากรุกจะจัดการตรวจสอบคู่ต่อสู้หรือเสาเกวียนจะทรงตัวเสา)
2. การเสริมกำลังเชิงลบ: เมื่อเหตุการณ์ส่งผลกระทบต่อเอเจนต์ในทางลบ ขัดขวางความคืบหน้า (นักแก้ปัญหาเขาวงกตชนกำแพงหรือสิ่งกีดขวาง)
RL มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมระบบอัตโนมัติ และเป็นหนึ่งในส่วนย่อยที่น่าสนใจที่สุดของ Machine Learning มีโมเดลโอเพ่นซอร์สและสภาพแวดล้อมการพัฒนาหลายแบบพร้อมการจำลองกราฟิก และความต้องการทักษะนี้ก็เพิ่มขึ้นพร้อมกับการเติบโตของ Machine Learning ในฐานะนักพัฒนา ML ที่มีความทะเยอทะยาน ฉันกำลังเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ และโมเดลการทดสอบโดยใช้ RL คุณสามารถตรวจสอบโครงการของฉันบน GitHub
ขอบคุณสำหรับการอ่าน,
ทานัช ร.
