การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
(Reinforcement Learning)
นิยาม
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) Hard Skill
รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ตัวแทนเรียนรู้โดยการทำกิจกรรมในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสะสมให้สูงสุด
ระดับความเชี่ยวชาญ
ระดับที่ 1
ระดับพื้นฐาน
1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เช่น ตัวแทน สภาพแวดล้อม สถานะ การกระทำ และรางวัล
2. สามารถเขียนโปรแกรมอัลกอริทึม RL ง่ายๆ เช่น ปัญหา multi-armed bandit
3. คุ้นเคยกับคำศัพท์และพื้นฐานทฤษฎีเบื้องต้น
ระดับที่ 2
ระดับปานกลาง
1. สามารถเขียนและปรับแต่งอัลกอริทึม RL ที่นิยม เช่น Q-learning และ SARSA
2. เข้าใจการแลกเปลี่ยนระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ รวมถึงการประเมินนโยบาย
3. สามารถใช้วิธี RL กับสภาพแวดล้อมหรือการจำลองที่มีความซับซ้อนระดับปานกลาง
ระดับที่ 3
ระดับสูง
1. มีความเชี่ยวชาญในอัลกอริทึม RL ขั้นสูง เช่น Deep Reinforcement Learning และวิธี Policy Gradient
2. สามารถออกแบบและปรับแต่งโมเดล RL สำหรับแอปพลิเคชันจริงที่มีความซับซ้อน
3. สามารถวิเคราะห์การเข้าใกล้จุดสมดุล ความเสถียร และการขยายตัวของระบบ RL
