[Shoper Gamer] Reinforcement Learning คืออะไร โดย

สำรวจ
ลงทุน
คำถาม

มีบัญชีอยู่แล้ว?หรือ

Shoper Gamer

•

11 พ.ย. เวลา 13:26 • การศึกษา

Ai By Shoper Gamer

Reinforcement Learning คืออะไร

โดย

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว Reinforcement Learning (RL) (การเรียนรู้แบบเสริมแรง) เป็นแนวทางที่ได้รับความสนใจอย่างมากจากความสามารถในการเรียนรู้ผ่านการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม นี่คือแนวคิดหลักที่ขับเคลื่อน AI ให้สามารถเรียนรู้ทักษะที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง เช่น การเล่นเกมที่เหนือมนุษย์ หรือ การควบคุมหุ่นยนต์ บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกว่า RL คืออะไร และ ทำงานอย่างไร

★
Reinforcement Learning คืออะไร

Reinforcement Learning คือ ประเภทของ Machine Learning ที่ตัวแทน (Agent) เรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม (Environment) และ ได้รับคำติชมในรูปแบบของ "รางวัล (Reward)" หรือ "การลงโทษ (Penalty)"

✅️ เรียนรู้จากการโต้ตอบ Agent ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูลฝึกสอนที่มีป้ายกำกับ แต่เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก และ สังเกตผลที่ตามมา

✅️ เป้าหมายสูงสุด

Agent มุ่งหาวิธีการที่เรียกว่า "นโยบาย (Policy)" ที่จะนำไปสู่การได้รับรางวัลสะสมสูงสุดในระยะยาว

✅️ สมดุลการเรียนรู้ ต้องสร้างความสมดุลระหว่าง "การสำรวจ (Exploration)" (ลองทำสิ่งใหม่) และ "การใช้ประโยชน์ (Exploitation)" (ทำสิ่งที่รู้ว่าดีที่สุด)

★
องค์ประกอบ และ วิธีทำงานของ RL

1) Agent

ผู้เรียนรู้และผู้ตัดสินใจ (เช่น AI ที่เล่นเกม)

2) Environment

โลกภายนอกที่ Agent โต้ตอบด้วย (เช่น กระดานเกม, ถนน)

3) State (สถานะ)

สภาพปัจจุบันของ Environment ที่ Agent สังเกตเห็น (เช่น ตำแหน่งบนแผนที่, คะแนนปัจจุบัน)

4) Action (การกระทำ)

สิ่งที่ Agent เลือกทำ (เช่น เลี้ยวซ้าย, กระโดด)

5) Reward (รางวัล)

คำติชมเชิงบวกหรือลบที่ Agent ได้รับจากการกระทำ

★
กระบวนการเรียนรู้

1) สังเกต

Agent สังเกต State ปัจจุบันจาก Environment

2) กระทำ

เลือก Action ตาม Policy ที่มีอยู่

3) รับผลลัพธ์

Environment เปลี่ยนไปเป็น State ใหม่ และ ให้ Reward (👍) หรือ Penalty (👎)

4) ปรับปรุง

Agent อัปเดตความรู้ และปรับปรุง Policy ให้ดีขึ้น เพื่อให้ได้รับรางวัลรวมสูงสุดในอนาคต

★
ประเภทของ Reinforcement Learning

1) Model-Free RL

○ ลักษณะ

เรียนรู้ Policy ที่ดีที่สุดโดยตรงจากการโต้ตอบจริง โดย ไม่ต้องสร้างแบบจำลอง (Model) ของ Environment

○ ตัวอย่างอัลกอริทึม Q-Learning, SARSA, PPO

○ ข้อดี

เรียบง่าย และ ทนทาน (Robust) ต่อความซับซ้อนของ Environment แต่ต้องใช้ข้อมูล (การลองผิดลองถูก) จำนวนมาก

2) Model-Based RL

○ ลักษณะ

สร้างแบบจำลอง (Model) ของ Environment ขึ้นมาก่อน เพื่อให้สามารถ "จำลอง" ผลลัพธ์ของการกระทำต่างๆ ได้

○ ข้อดี

เรียนรู้เร็วขึ้นมาก (Sample Efficient) เพราะสามารถฝึกฝนภายในแบบจำลองได้

○ ข้อเสีย

โมเดลมีความซับซ้อน และ ผลลัพธ์จะแม่นยำก็ต่อเมื่อแบบจำลอง Environment ถูกสร้างอย่างถูกต้อ

3) Value-Based vs. Policy-Based

○ Value-Based RL

เรียนรู้ Value Function (มูลค่าที่คาดว่าจะได้รับในอนาคตจากการอยู่ในสถานะนั้นๆ) แล้วจึงค่อยเลือก Action ที่มีมูลค่าสูงสุด (เช่น Q-Learning)

○ Policy-Based RL

เรียนรู้ Policy โดยตรง (เรียนรู้ความน่าจะเป็นที่จะทำ Action หนึ่งใน State หนึ่ง) เหมาะสำหรับปัญหาที่มีการกระทำต่อเนื่อง (Continuous Actions)

★
ตัวอย่างการใช้งาน

🎮 Game AI

AlphaGo และ AI ที่เล่นเกมกระดาน หรือ วิดีโอเกมที่ซับซ้อน โดยเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหนือกว่ามนุษย์

🤖 หุ่นยนต์ (Robotics)

การสอนหุ่นยนต์ให้เรียนรู้ทักษะการเคลื่อนที่ที่ซับซ้อน เช่น การเดิน, การจับวัตถุ หรือ การทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน

🧭 ระบบแนะนำ (Recommendation Systems)

การปรับปรุงระบบแนะนำสินค้าหรือ เนื้อหาให้เหมาะสมกับผู้ใช้แบบรายบุคคล เพื่อเพิ่ม Engagement สูงสุด

🚕 การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) การฝึกฝนรถยนต์ไร้คนขับให้เรียนรู้การตัดสินใจที่ถูกต้องในสถานการณ์การจราจรที่ซับซ้อน และ เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

💸 การเงิน และ การลงทุน

การสร้าง Agent ที่เรียนรู้กลยุทธ์การซื้อขายหุ้น เพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุด

✏️ Shoper Gamer

>> https://shopergamer.vercel.app/