สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'reinforcement-learning'
การเรียนรู้การเสริมกำลังตามแบบจำลอง ตอนที่ 2: RL ตามแบบจำลอง
ข้อจำกัดความรับผิดชอบที่สำคัญ: ข้อมูลอ้างอิงที่ดีสำหรับทั้งโพสต์นี้และการทำความเข้าใจการเรียนรู้แบบเสริมกำลังตามแบบจำลองคือ "สไลด์ของ Chelsea Finn จาก Berkeley Deep RL Bootcamp" เธออธิบายการเรียนรู้แบบเสริมกำลังตามแบบจำลองได้ดีมาก แต่เช่นเคย ฉันจะพยายามอย่างดีที่สุดเพื่อไม่ให้คณิตศาสตร์อยู่ได้นานที่สุด
เพื่อสรุปจาก "โพสต์ล่าสุด" ของเรา ในงานการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ตัวแทนของเราจำเป็นต้องมีสภาพแวดล้อมในการเดินและดำเนินการ ในสภาพแวดล้อมนี้ ตัวแทนของเราจะได้รับสถานะ..
การเรียนรู้ของเครื่องปลดปล่อยออกมา: ทำความเข้าใจแนวคิด ตัวอย่าง Python และสอดคล้องกับอุตสาหกรรม...
ลองจินตนาการถึงโลกที่ AI เป็นพลังขับเคลื่อนเบื้องหลังเศรษฐกิจ เปลี่ยนแปลงกำลังคน และให้คำจำกัดความใหม่ของแนวคิดในการทำงาน โลกที่เทคโนโลยีกลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตของเราที่ขาดไม่ได้ พร้อมพลังในการเปลี่ยนแปลงทุกสิ่งที่เรารู้ ความเป็นจริงนี้กำลังปรากฏต่อหน้าต่อตาเรา และตอนนี้ก็ถึงเวลาที่จะเจาะลึกยิ่งขึ้น
จากการศึกษาของ PwC พบว่า AI สามารถสร้างรายได้มหาศาลให้กับเศรษฐกิจโลกได้ถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2573 นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนโดย AI ไม่เพียงแต่ปฏิวัติอุตสาหกรรมเท่านั้น..
คุณจะตัดสินใจอย่างไร? 🤔
กระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟ - การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
เราตัดสินใจทุกวัน แต่อะไรจะตัดสินว่าเราตัดสินใจอย่างไร?
ทำไมคุณถึงตัดสินใจกินเบเกิลกับครีมชีส? ทำไมคุณถึงตัดสินใจสวมเสื้อที่น่าเกลียดขนาดนั้น? (😆jk คุณสุดยอดมาก) แล้วทำไมคุณถึงตัดสินใจอ่านบทความนี้ล่ะ?
ในบริบทของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง กระบวนการตัดสินใจของเราสามารถกำหนดเป็นกระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟ (MDP)
MDP อธิบายสภาพแวดล้อมที่สามารถสังเกตได้อย่างสมบูรณ์
ฉันจะทำลายมันลงเพื่อคุณ
สมมติว่าคุณอยู่ที่ร้านอาหาร..
กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง
ภาพรวมของกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญที่สุด 3 ประการ: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล, การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
มีกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องมากมาย กระบวนทัศน์ที่สำคัญที่สุดสามประการคือ:
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: ตัวแทนกับสิ่งแวดล้อม
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีตัวแทนรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อม พร้อมด้วยอันตรายและรางวัล หน้าที่ของตัวแทนคือการบรรลุเป้าหมายเฉพาะโดยใช้วิธีที่สั้นที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งหมายความว่าจะต้องเรียนรู้ที่จะหลีกเลี่ยงอันตรายและเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด
เราใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิ่งต่างๆ เพื่อฝึกฝนโมเดล โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อนำทางเอเจนต์ผ่านสภาพแวดล้อม แบบจำลองกำหนดเส้นทางที่มีการต่อต้านน้อยที่สุด โดยเรียนรู้จากข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง ชื่อ..
ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ Machine Learning ใน 3 นาที
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องหรือ ML เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (คุณไม่รู้ว่าปัญญาประดิษฐ์คืออะไร คุณสามารถอ่านบทความของฉันได้: “ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) “)
ML คือการศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยตนเองเมื่อเวลาผ่านไป การศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลได้รับการสำรวจใน ML
กองการเรียนรู้ของเครื่อง
วงจรการเรียนรู้ของเครื่อง
วงจรการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการทีละขั้นตอนสำหรับการสร้าง..
แมชชีนเรียนรู้ที่จะทำหน้าที่อย่างชาญฉลาด! — 1. โจรหลายอาวุธ
ปัญญาประดิษฐ์คือจุดที่เครื่องจักรเรียนรู้ที่จะตัดสินใจและดำเนินการอย่างชาญฉลาด การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะค้นหารูปแบบในข้อมูลพื้นฐาน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนทำนายตัวแปรเป้าหมายตามตัวแปรอินพุต อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่ได้บอกเราจริงๆ ว่าควรดำเนินการอย่างไร พวกเขาไม่สามารถดำเนินการได้หากไม่มีกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม นี่คือจุดที่การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเข้ามามีบทบาท เจ้าหน้าที่ RL สังเกตการณ์โลกและค้นหาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด แต่พวกเขาตัดสินใจได้อย่างไรว่าจะดำเนินการใด?..
