พื้นฐานของ Reinforcement Learning
Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python
Fouad Trad
Machine Learning Engineer
Reinforcement Learning
Agent เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก
Reinforcement Learning
Agent เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก
Reinforcement Learning
Agent เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก
Reinforcement Learning
Agent เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก
Agent ได้รับ:
รางวัลเมื่อตัดสินใจถูกต้อง
บทลงโทษเมื่อตัดสินใจผิดพลาด
เป้าหมาย
: เพิ่ม Feedback เชิงบวกให้สูงสุดในระยะยาว
RL เปรียบเหมือนการฝึกสัตว์เลี้ยง
RL เทียบกับ ML ประเภทอื่น
RL เทียบกับ ML ประเภทอื่น
RL เทียบกับ ML ประเภทอื่น
เมื่อไรควรใช้ RL?
การตัดสินใจแบบต่อเนื่อง
การตัดสินใจแต่ละครั้งส่งผลต่อ Observation ในอนาคต
เรียนรู้ผ่านรางวัลและบทลงโทษ
ไม่มีการควบคุมโดยตรง
เหมาะกับ RL: การเล่นวิดีโอเกม
ผู้เล่นตัดสินใจแบบต่อเนื่อง
ได้รับคะแนนหรือเสียชีวิตขึ้นอยู่กับ Action ที่เลือก
ไม่เหมาะกับ RL: การจดจำวัตถุในเกม
ไม่มีการตัดสินใจแบบต่อเนื่อง
ไม่มีการโต้ตอบกับ Environment
การประยุกต์ใช้ RL
หุ่นยนต์
การเดินของหุ่นยนต์
การจัดการวัตถุ
การประยุกต์ใช้ RL
หุ่นยนต์
การเดินของหุ่นยนต์
การจัดการวัตถุ
การเงิน
การปรับแต่งกลยุทธ์การซื้อขายและการลงทุน
เพิ่มผลกำไรให้สูงสุด
การประยุกต์ใช้ RL
ยานยนต์อัตโนมัติ
เพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
ลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุ
การประยุกต์ใช้ RL
ยานยนต์อัตโนมัติ
เพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
ลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุ
การพัฒนา Chatbot
พัฒนาทักษะการสนทนา
ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้
ถัดไปคืออะไร?
ในคอร์สนี้จะได้เรียนรู้:
ทำความเข้าใจพื้นฐานและหลักการของ RL
ระบุ กำหนดกรอบ และแก้ปัญหา RL
การประยุกต์ใช้ด้วย Gymnasium
มาฝึกกันเถอะ!
Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python
Preparing Video For Download...