Reinforcement Learning สอน

5 kg, สูง 0.

ผศ. ดร. ธเนศ วงศ์หงษ์: Reinforcement Learning คืออะไร
Language
Download
Activities
สรุปหนังสือ Fundamental of Deep Learning in Practice - อ่านแล้วเล่า

ผศ. ดร. ธเนศ วงศ์หงษ์: Reinforcement Learning คืออะไร

Reinforcement learning สอน worksheets
แสง cool white คือ
Reinforcement learning สอน activities
Caudalie ดี ไหม
One ordinary day นักแสดง
Nonsi Witthaya School – สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษา กรุงเทพมหานคร เขต 2
Reinforcement learning สอน exercises
โหลด tiktok ไม่มีลายน้ํา
ชนิดของคำ ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ ๑: แบบฝึกหัด เรื่อง คำวิเศษณ์
Galaxy tab a6 gsmarena

Language

แล้วถ้าเรารู้ว่า action ไหนได้ผลลัพธ์ดีในระดับนึงแล้ว เราคิดว่ามันดีที่สุดรึยังจาก state ตอนนี้?

ของเรานั้นเอง โดยเราจะให้ input เป็น State และ Reward ส่วน output คือ Action ที่จะทำ Environment คือ สภาพแวดล้อมที่จะติดต่อกับ Agent โดยมีหน้าที่แค่รับ Action จาก agent แล้วคืนค่าเป็น state, reward แต่ทำไงให้มันรู้ว่า อะไรควรทำ ไม่ควรทำละ?

Download

Regularization Data Augmentation ถือว่าเป็นการ Regularization แบบหนึ่ง เพราะช่วยลด Overfit ช่วยให้โมเดลทำงานได้ Generalization ขึ้น ลดการจำข้อสอบ แต่ถือว่าเป็น Regularization ทางอ้อม เพราะไม่ได้ทำกับโมเดลโดยตรง แต่เป็นการทำกับข้อมูลแทน The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.

3 เมตรก็จะได้ reward 0.

Activities

RL #01: ภาพรวมของ Reinforcement Learning - YouTube

3 ประเภท Machine Learning หนังสือ Fundamental of Deep Learning in Practice เล่มนี้ทำให้ผมเข้าใจสิ่งที่เคยเข้าใจแต่กระจัดกระจายว่า Supervised Learning Unsupervised Learning และ Reinforcement Learning คือประเภทของการทำ Machine Learning ลองมาทำความรู้จัก Machine Learning ทั้ง 3 ประเภทแบบคร่าวๆ กันนะครับว่าคอนเซปมันเป็นอย่างไร ต่างกันอย่างไร จะได้เอาไปประยุกต์ใช้หรือบอกทีม Data ได้ถูก 1. Supervised Learning สอนให้เรียนรู้ สอนให้เรียนรู้ว่าอะไรเป็นอะไร จากภาพตัวอย่างจะเห็นว่า Supervised Learning คือการสอนให้ Machine ซึ่งก็คือโปรแกรมเรียนรู้ผ่านชุดข้อมูลว่าสิ่งนี้คืออะไร เมื่อเรียนรู้มากพอถึงจุดหนึ่งมันก็จะเรียนรู้ด้วยตัวเองว่าข้อมูลใหม่ที่ได้รับมาใช่สิ่งนั้นหรือใหม่ แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น Supervised Learning ต้องอาศัยคนสอน ซึ่งอาจมี bias การสอนซ่อนอยู่โดยไม่รู้ตัว อย่างที่เห็นในหลายๆ เคส ตปท เช่น ชนกลุ่มน้อยในสหรัฐ หรือคนผิวดำ ถูก Algorithm Bias ว่ามีแนวโน้มจะกู้เงินได้น้อยกว่า ดอกสูงกว่า หรือก่ออาชญากรรมมากกว่าคนผิวขาวครับ 2. Unsupervised Learning ปล่อยให้เรียนรู้เอง การทำ Marchine Learning แบบที่สองคือ Unsupervised Learning ซึ่งก็ตรงกันข้ามกับแบบแรก คือปล่อยให้โปรแกรมเรียนรู้ด้วยตัวเองว่าอะไรเป็นอะไร จากภาพตัวอย่างคือป้อนชุดข้อมูลผลไม้ที่หลากหลายเข้าไป แล้วก็รอดูว่าโปรแกรมจะจัดกลุ่มผลไม้ออกมาเป็นแบบไหน อาจจะเลือกจากขนาด สี ทรง หรืออื่นๆ เท่าที่มี Data บอกไว้ ดังนั้นยิ่งมีข้อมูลละเอียดเท่าไหร่ ก็น่าจะยิ่งทำให้การทำ Machine Learning แบบ Unsupervised Learning มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น 3.

สรุปหนังสือ Fundamental of Deep Learning in Practice - อ่านแล้วเล่า

Reinforcement learning diagram ในบทความนี้จะเล่าประสบการณ์ และ ผลลัพธ์จากคลิป ของ Techcast สามารถดูได้ที่นี้เลยยยยย ก่อนจะไปไกล เราลองคุยเรื่องที่ simple ที่สุดกันก่อนนั้นคือ A. I. คืออะไร ตามนิยามจากที่ต่างๆ โดยสรุป A. คือ Machine ที่สามารถตัดสินใจเหมือนมนุษย์ (ค่ดกว้าง อะไรก็ตามที่ตัดสินใจเหมือนมนุษย์ได้เรียก A.