Reinforcement Learning
การเรียนรู้ผ่านการโต้ตอบและรางวัล
สร้างระบบ AI ที่เรียนรู้และปรับตัวได้ผ่านการลองผิดลองถูก
ผู้เรียนรู้และตัดสินใจ
โลกที่ agent โต้ตอบ
การกระทำที่เป็นไปได้
สัญญาณความสำเร็จ
อัลกอริทึม Reinforcement Learning
Value-Based Methods
Q-Learning
- • เรียนรู้ค่า Q-value สำหรับแต่ละ action
- • ไม่ต้องการโมเดลของ environment
- • เหมาะกับปัญหา discrete action space
Deep Q-Network (DQN)
- • ใช้ neural network ประมาณ Q-function
- • จัดการกับ state space ขนาดใหญ่
- • ใช้ experience replay และ target network
Double DQN & Dueling DQN
- • ลดปัญหา overestimation ใน Q-learning
- • แยก state value และ action advantage
- • ปรับปรุงความเสถียรในการเรียนรู้
Policy-Based Methods
Policy Gradient (REINFORCE)
- • เรียนรู้ policy โดยตรง
- • จัดการกับ continuous action space
- • ใช้ gradient ascent เพิ่ม expected reward
Actor-Critic Methods
- • รวม policy gradient กับ value function
- • ลด variance ในการเรียนรู้
- • A3C, A2C, PPO เป็นตัวอย่าง
Proximal Policy Optimization (PPO)
- • ปรับปรุง policy อย่างระมัดระวัง
- • ป้องกันการเปลี่ยนแปลงมากเกินไป
- • ได้รับความนิยมในงานปัจจุบัน
เทคนิคขั้นสูง
Multi-Agent RL
Cooperative Learning
agent หลายตัวร่วมมือกัน
Competitive Learning
agent แข่งขันกัน
Communication
การสื่อสารระหว่าง agent
Hierarchical RL
Options Framework
การกระทำระดับสูง
Goal-Conditioned RL
การเรียนรู้ตามเป้าหมาย
Feudal Networks
โครงสร้างแบบลำดับชั้น
Meta-Learning RL
MAML
การเรียนรู้ที่ปรับตัวเร็ว
Learning to Learn
เรียนรู้วิธีการเรียนรู้
Transfer Learning
ถายทอดความรู้
Offline RL
Batch RL
เรียนรู้จากข้อมูลที่มี
Conservative Q-Learning
การเรียนรู้แบบระมัดระวัง
Behavior Cloning
เลียนแบบพฤติกรรม
Inverse RL
Reward Learning
เรียนรู้ reward function
GAIL
การเลียนแบบแบบ adversarial
Preference Learning
เรียนรู้จากความชอบ
Safe RL
Constrained RL
การเรียนรู้ภายใต้ข้อจำกัด
Risk-Aware RL
คำนึงถึงความเสี่ยง
Robust RL
ทนทานต่อการเปลี่ยนแปลง
การประยุกต์ใช้ในโลกจริง
เกมและบันเทิง
Game AI
AlphaGo, Dota 2 OpenAI Five, StarCraft II AlphaStar
NPC Behavior
พฤติกรรมตัวละครที่ปรับตัวและเรียนรู้
Game Balancing
ปรับสมดุลของเกมตามการเล่นของผู้เล่น
โรบอตและยานพาหนะ
รถยนต์อัตโนมัติ
การขับขี่และการนำทางที่ปรับตัวได้
Robot Manipulation
การควบคุมแขนหุ่นยนต์และการจับวัตถุ
Drone Navigation
การบินและการนำทางแบบอัตโนมัติ
💰 การเงิน
- • Algorithmic Trading
- • Portfolio Management
- • Risk Assessment
🏭 อุตสาหกรรม
- • Supply Chain Optimization
- • Energy Management
- • Resource Allocation
🏥 สุขภาพ
- • Treatment Planning
- • Drug Discovery
- • Personalized Medicine
การนำไปใช้งาน
เครื่องมือและไลบรารี
Python Libraries
- • Stable Baselines3: ไลบรารี RL ที่ใช้งานง่าย
- • Ray RLlib: แพลตฟอร์ม RL แบบ distributed
- • OpenAI Gym: สภาพแวดล้อมสำหรับทดสอบ
Deep Learning Frameworks
- • PyTorch: ยืดหยุ่นและใช้งานง่าย
- • TensorFlow: เหมาะกับการใช้งานจริง
- • JAX: เร็วและมี functional programming
ขั้นตอนการพัฒนา
กำหนดปัญหา
กำหนด state, action, reward
เลือกอัลกอริทึม
เลือกตามลักษณะปัญหา
สร้าง Environment
จำลองสภาพแวดล้อม
ฝึกสอนและปรับแต่ง
ฝึกสอนและปรับ hyperparameter
พร้อมสร้างระบบ RL?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน Reinforcement Learning และการสร้างระบบที่เรียนรู้ได้