ความแตกต่างระหว่าง Supervised Learning และ Reinforcement Learning

ความแตกต่างระหว่าง Supervised Learning และ Reinforcement Learning

In the study of machine learning, there are two main approaches that researchers and developers often utilize: Supervised Learning and Reinforcement Learning. These approaches differ in many aspects such as learning methods, data types, and applications in various situations. This article will compare both approaches in detail to highlight the clear differences.

Supervised Learning เป็นวิธีการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่มีการทำเครื่องหมาย (Labeled Data) เพื่อฝึกโมเดล โดยการใช้ข้อมูลเหล่านี้ โมเดลจะถูกสอนให้สามารถคาดการณ์หรือจำแนกประเภทข้อมูลใหม่ได้อย่างถูกต้อง

Reinforcement Learning คืออะไร?

Reinforcement Learning is one of the branches of Machine Learning that focuses on enabling an agent to learn how to make decisions in a changing environment through trial and error, and by receiving rewards for its actions.

Reinforcement Learning มีต้นกำเนิดมาจากการศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมของสัตว์และการทดลองในด้านจิตวิทยา โดยเริ่มมีการนำมาประยุกต์ใช้ในด้านคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ในปี 1980

อัลกอริทึมที่สำคัญใน Reinforcement Learning

In the era of machine learning, reinforcement learning is one of the most developed fields, especially in the development of algorithms that can help machines learn from actions and the outcomes that arise. In this article, we will explore important algorithms in reinforcement learning that are widely used.

Q-Learning เป็นอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่ไม่ต้องการโมเดล (model-free) โดยทำงานโดยการเรียนรู้ค่าของการกระทำในแต่ละสถานะ โดยการอัพเดท Q-ค่า ด้วยการใช้สูตร Bellman Equation เพื่อให้ได้ค่าที่ดีที่สุดในการกระทำแต่ละครั้ง

การประยุกต์ใช้ Reinforcement Learning ในชีวิตจริง

Reinforcement Learning (RL) is one of the fascinating branches of machine learning that has been applied in various fields in real life, from automation control in manufacturing systems to decision-making assistance in healthcare and finance. In this article, we will discuss the applications of RL in different situations and the impacts that arise in each area.

Reinforcement Learning ถูกนำมาใช้ในการควบคุมระบบต่างๆ เช่น หุ่นยนต์และยานพาหนะอัตโนมัติ ซึ่ง RL ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากการกระทำและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ทำให้สามารถปรับตัวและเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง

Q-Learning คืออะไร?

Q-Learning is a machine learning method used to find the best policy for decision-making in uncertain situations, based on trials and learning from responses of the environment. Q-Learning focuses on scoring or assigning Q-values to each state and action in that state, which aids in making effective and suitable decisions in the future.

Q-Learning ถูกพัฒนาโดย Christopher Watkins ในปี 1989 และเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่สำคัญในกลุ่มการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning) โดยเริ่มต้นจากแนวคิดที่ว่า ระบบสามารถเรียนรู้จากการทดลองและข้อผิดพลาด โดยไม่จำเป็นต้องมีการมอบหมายข้อมูลล่วงหน้า

Deep Reinforcement Learning คืออะไร?

Deep Reinforcement Learning (DRL) is a branch of machine learning that combines reinforcement learning (RL) approaches with deep learning techniques. It enables systems to learn from experience and improve decision-making in complex environments through trial and error to achieve the best outcomes in given situations.

การเรียนรู้แบบเสริมแรงมีต้นกำเนิดมาจากการศึกษาพฤติกรรมของสัตว์ในสาขาจิตวิทยา ในช่วงปี 1980s และ 1990s ได้มีการพัฒนาอัลกอริธึมที่ใช้ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง ซึ่งนำไปสู่การสร้าง DRL ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

cuda คืออะไร

No paragraphs available

Large Language Model (LLM) คืออะไร

Large Language Model (LLM) is a machine learning model trained to understand and generate text in a human-like manner. These models use deep learning techniques to process and generate meaningful and coherent text. LLMs have diverse applications, ranging from automatic text generation, language translation, to question answering and conversational agents.

LLM ย่อมาจาก Large Language Model ซึ่งหมายถึงโมเดลที่ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลในการฝึกฝนเพื่อให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ LLM ถูกออกแบบมาเพื่อให้สามารถทำงานกับภาษาธรรมชาติได้ เช่น การอ่าน การเขียน และการสนทนา

VRAM คืออะไร และทำไมถึงสำคัญสำหรับ LLM

VRAM (Video Random Access Memory) is a type of memory designed to store data used in processing images and graphics. It is crucial for the operation of LLMs (Large Language Models) because LLMs require substantial storage space to function efficiently. Utilizing more VRAM allows for the faster processing of large and complex datasets.

VRAM ช่วยให้ LLM สามารถจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้กระบวนการเรียนรู้และการประมวลผลข้อมูลรวดเร็วขึ้น

pytorch คืออะไร

PyTorch is one of the most popular frameworks in the field of machine learning and deep learning, particularly in artificial intelligence tasks, developed by Facebook's AI Research lab (FAIR). PyTorch features allow developers to create and train models efficiently and conveniently.

ในการติดตั้ง PyTorch ผู้ใช้สามารถเข้าไปที่เว็บไซต์ทางการของ PyTorch และเลือกเวอร์ชันที่เหมาะสมกับระบบปฏิบัติการและการใช้งานของตนเอง นอกจากนี้ยังสามารถติดตั้งผ่าน pip หรือ conda ได้ตามสะดวก