การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: คืออะไรและทำงานอย่างไร

ในโลกอันน่าทึ่งของ AI การเรียนรู้แบบเสริมกำลังถือเป็นเทคนิคอันทรงพลังที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้พฤติกรรมที่เหมาะสมผ่านการลองผิดลองถูก เช่นเดียวกับการที่มนุษย์และสัตว์ได้รับทักษะในโลกแห่งความเป็นจริง

สารบัญ

• การเรียนรู้แบบเสริมกำลังคืออะไร?
• RL กับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแล
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำงานอย่างไร
• ประเภทของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• ข้อดีของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• ข้อเสียของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) คืออะไร?

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) คือการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ประเภทหนึ่งที่ตัวแทนเรียนรู้ที่จะตัดสินใจโดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ในบริบทนี้ ตัวแทนคือโปรแกรมที่ตัดสินใจเกี่ยวกับการดำเนินการ รับคำติชมในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษ และปรับพฤติกรรมเพื่อเพิ่มรางวัลสะสมสูงสุด

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้ข้อมูลและวิธีการทางสถิติเพื่อสร้างโปรแกรมที่เลียนแบบการใช้เหตุผลของมนุษย์แทนที่จะอาศัยคำสั่งแบบฮาร์ดโค้ด RL ได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากวิธีที่ผู้คนใช้การลองผิดลองถูกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจของพวกเขา

การเสริมกำลังกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแล

ใน การเรียนรู้แบบมีผู้ สอน โมเดลจะได้รับการฝึกโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ โดยมีเอาต์พุตที่ถูกต้องสำหรับแต่ละอินพุตคำแนะนำนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำเมื่อต้องเผชิญกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น การเรียนรู้แบบมีผู้สอนมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับสแปม การจัดหมวดหมู่รูปภาพ และการพยากรณ์อากาศ

ในทางกลับกันการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล จะทำงานร่วมกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหารูปแบบและการจัดกลุ่มสามารถจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกัน ค้นหาการเชื่อมโยงระหว่างรายการ และลดความซับซ้อนของข้อมูลเพื่อการประมวลผลที่ง่ายขึ้น ตัวอย่าง ได้แก่ การแบ่งส่วนลูกค้า ระบบการแนะนำ และการตรวจจับความผิดปกติ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง แตกต่างจากทั้งสองอย่างใน RL ตัวแทนเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับผลตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบ วงจรป้อนกลับนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถปรับการดำเนินการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ RL มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่เจ้าหน้าที่จำเป็นต้องเรียนรู้ลำดับการตัดสินใจ เช่น ในการเล่นเกม วิทยาการหุ่นยนต์ และการขับขี่แบบอัตโนมัติ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำงานอย่างไร

การทำความเข้าใจหลักการของ RL เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเข้าใจว่าตัวแทนที่ชาญฉลาดเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างไร ด้านล่างนี้ เราจะสำรวจแนวคิดหลักและกระบวนการ RL โดยละเอียด

แนวคิดหลักใน RL

RL มีคำศัพท์เฉพาะซึ่งใช้ไม่ได้กับ ML ประเภทอื่น แนวคิดหลักที่ต้องทำความเข้าใจคือ:

1 เอเจนต์และสภาพแวดล้อม: เอเจนต์คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการตัดสินใจ ในขณะที่สภาพแวดล้อมครอบคลุมทุกสิ่งที่เอเจนต์โต้ตอบด้วยซึ่งรวมถึงสถานะและการดำเนินการที่เป็นไปได้ทั้งหมด รวมถึงการตัดสินใจก่อนหน้านี้ที่ทำโดยตัวแทน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแทนและสิ่งแวดล้อมถือเป็นแกนหลักของกระบวนการเรียนรู้

2 สถานะและการกระทำ: สถานะแสดงถึงสถานการณ์ปัจจุบันของตัวแทนในช่วงเวลาใดก็ตาม และการกระทำคือการตัดสินใจที่ตัวแทนสามารถทำได้เพื่อตอบสนองต่อสถานะของตนตัวแทนมีจุดมุ่งหมายเพื่อเลือกการกระทำที่จะนำไปสู่สภาวะที่ดีที่สุด

3 รางวัลและการลงโทษ: หลังจากดำเนินการแล้ว เจ้าหน้าที่จะได้รับผลตอบรับจากสิ่งแวดล้อม หากเป็นบวกจะเรียกว่ารางวัล หากเป็นลบเรียกว่าการลงโทษคำติชมนี้ช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้ว่าการกระทำใดเป็นประโยชน์และควรหลีกเลี่ยง เพื่อชี้แนะการตัดสินใจในอนาคต

4 นโยบาย: นโยบายคือกลยุทธ์ของตัวแทนในการตัดสินใจว่าจะดำเนินการใดในแต่ละรัฐโดยจะจับคู่สถานะกับการกระทำ โดยทำหน้าที่เป็นแนวทางของตัวแทนเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยพิจารณาจากประสบการณ์ในอดีต

5 ฟังก์ชันค่า: ฟังก์ชันค่าประมาณผลประโยชน์ระยะยาวของการอยู่ในสถานะใดสถานะหนึ่งหรือการดำเนินการบางอย่างช่วยให้ตัวแทนเข้าใจถึงผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต แม้ว่าจะหมายถึงการอดทนต่อรางวัลเชิงลบในระยะสั้นเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุดในระยะยาว ฟังก์ชันมูลค่าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตัดสินใจเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสะสมเมื่อเวลาผ่านไป

กระบวนการอาร์แอล

แม้ว่าวัตถุประสงค์และวิธีการเรียนรู้จะค่อนข้างแตกต่างจาก ML ประเภทอื่นๆ แต่กระบวนการก็คล้ายกันในแง่ของการเตรียมข้อมูล การเลือกพารามิเตอร์ การประเมิน และการวนซ้ำ

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมโดยย่อของกระบวนการ RL:

1 คำจำกัดความของปัญหาและการตั้งเป้าหมายกำหนดปัญหาให้ชัดเจนและกำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของตัวแทนรวมถึงโครงสร้างรางวัล สิ่งนี้จะช่วยคุณตัดสินใจว่าข้อมูลใดที่คุณต้องการและอัลกอริทึมใดที่จะเลือก

2 การรวบรวมและการเริ่มต้นข้อมูลรวบรวมข้อมูลเริ่มต้น กำหนดสภาพแวดล้อม และตั้งค่าพารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ RL

3 การประมวลผลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะทำความสะอาดข้อมูล: ตรวจสอบเฉพาะจุด ลบรายการที่ซ้ำกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีป้ายกำกับคุณลักษณะที่เหมาะสม และตัดสินใจว่าจะจัดการกับค่าที่หายไปอย่างไร ในหลายกรณี คุณจะต้องสร้างคุณสมบัติใหม่เพื่อชี้แจงแง่มุมที่สำคัญของสภาพแวดล้อม เช่น การสร้างจุดข้อมูลตำแหน่งเดียวจากอินพุตเซ็นเซอร์หลายตัว

4 การเลือกอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับปัญหาและสภาพแวดล้อม ให้เลือกอัลกอริธึม RL ที่เหมาะสมและกำหนดการตั้งค่าหลักที่เรียกว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ ตัวอย่างเช่น คุณจะต้องสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจ (ลองเส้นทางใหม่) กับการแสวงหาประโยชน์ (ตามเส้นทางที่รู้จัก)

5 การฝึกอบรมฝึกอบรมตัวแทนโดยอนุญาตให้มีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม ดำเนินการ รับรางวัล และอัปเดตนโยบาย ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์และทำซ้ำขั้นตอนนี้ ติดตามและปรับเปลี่ยนการแลกเปลี่ยนระหว่างการสำรวจและการแสวงหาผลประโยชน์อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนจะเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

6 การประเมินผลประเมินประสิทธิภาพของตัวแทนโดยใช้หน่วยวัด และสังเกตประสิทธิภาพในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องเพื่อให้แน่ใจว่าบรรลุเป้าหมายและวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้

7 การปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ ปรับแต่งอัลกอริธึม และฝึกอบรมเอเจนต์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น

8 การปรับใช้และการตรวจสอบเมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพของตัวแทนแล้ว ให้ปรับใช้ตัวแทนที่ได้รับการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมจริง ตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและนำฟีดแบ็กกลับมาใช้เพื่อการเรียนรู้และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

9 การบำรุงรักษาและการอัพเดตแม้ว่าการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะมีประโยชน์มาก แต่ในบางครั้งคุณอาจต้องฝึกใหม่จากสภาวะเริ่มต้นเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลและเทคนิคใหม่ๆ ให้เกิดประโยชน์สูงสุด อัปเดตฐานความรู้ของตัวแทนเป็นระยะ ฝึกอบรมด้วยข้อมูลใหม่ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมหรือวัตถุประสงค์

ประเภทของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังสามารถแบ่งกว้างๆ ได้เป็น 3 ประเภท: แบบไม่มีโมเดล แบบอิงโมเดล และแบบผสม แต่ละประเภทมีกรณีการใช้งานและวิธีการเฉพาะของตัวเอง

การเรียนรู้การเสริมกำลังแบบไม่มีโมเดล

ด้วย RL ที่ไม่มีโมเดล เอเจนต์จะเรียนรู้โดยตรงจากการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม มันไม่ได้พยายามทำความเข้าใจหรือทำนายสภาพแวดล้อม แต่เพียงพยายามเพิ่มประสิทธิภาพให้สูงสุดในสถานการณ์ที่นำเสนอ ตัวอย่างของ RL ที่ไม่มีโมเดลคือหุ่นยนต์ดูดฝุ่น Roomba เมื่อเคลื่อนที่ไป เครื่องจะเรียนรู้ว่าสิ่งกีดขวางอยู่ที่ไหนและกระแทกเข้าไปน้อยลงเรื่อยๆ ในขณะที่ทำความสะอาดมากขึ้น

ตัวอย่าง:

• วิธีการตามมูลค่าสิ่งที่พบบ่อยที่สุดคือการเรียนรู้แบบ Q โดยที่ค่า Q แสดงถึงรางวัลในอนาคตที่คาดหวังสำหรับการดำเนินการที่กำหนดในสถานะที่กำหนด วิธีการนี้เหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์ที่มีตัวเลือกแยกกัน กล่าวคือ ตัวเลือกที่จำกัดและกำหนดไว้ เช่น วิธีเลี้ยวที่ทางแยก คุณสามารถกำหนดค่า Q ด้วยตนเอง ใช้ค่าศูนย์หรือค่าต่ำเพื่อหลีกเลี่ยงอคติ สุ่มค่าเพื่อสนับสนุนการสำรวจ หรือใช้ค่าที่สูงสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่ามีการสำรวจครั้งแรกอย่างละเอียด ในการวนซ้ำแต่ละครั้ง เอเจนต์จะอัปเดตค่า Q เหล่านี้เพื่อสะท้อนถึงกลยุทธ์ที่ดีขึ้น การเรียนรู้แบบเน้นคุณค่าเป็นที่นิยมเนื่องจากนำไปปฏิบัติได้ง่ายและทำงานได้ดีในพื้นที่การดำเนินการที่แยกจากกัน แม้ว่าอาจต้องเจอกับตัวแปรที่มากเกินไปก็ตาม
• วิธีการไล่ระดับนโยบาย: ต่างจาก Q-learning ซึ่งพยายามประเมินมูลค่าของการกระทำในแต่ละรัฐ วิธีการไล่ระดับนโยบายมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงกลยุทธ์ (หรือนโยบาย) ที่ตัวแทนใช้ในการเลือกการกระทำโดยตรงแทนที่จะประเมินมูลค่า วิธีการเหล่านี้จะปรับนโยบายเพื่อเพิ่มผลตอบแทนที่คาดหวังให้สูงสุด วิธีการไล่ระดับนโยบายมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่การกระทำอาจเป็นค่าใดก็ได้ ตามการเปรียบเทียบข้างต้น ซึ่งอาจเป็นการเดินไปในทิศทางใดก็ได้ข้ามสนาม หรือในกรณีที่ยากต่อการกำหนดมูลค่าของการกระทำต่างๆ พวกเขาสามารถจัดการกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้นและตัวเลือกที่ต่อเนื่องได้ แต่โดยปกติแล้วจะต้องมีพลังการประมวลผลมากขึ้นเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้การเสริมกำลังตามแบบจำลอง

RL แบบอิงโมเดลเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองของสภาพแวดล้อมเพื่อวางแผนการดำเนินการและทำนายสถานะในอนาคต แบบจำลองเหล่านี้จับการมีส่วนร่วมระหว่างการกระทำและการเปลี่ยนแปลงสถานะ โดยการทำนายว่าการกระทำมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อสถานะของสิ่งแวดล้อมและรางวัลหรือบทลงโทษที่เกิดขึ้นหรือไม่ แนวทางนี้สามารถมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากตัวแทนสามารถจำลองกลยุทธ์ต่างๆ ภายในก่อนดำเนินการได้ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองใช้วิธีการนี้เพื่อทำความเข้าใจวิธีตอบสนองต่อลักษณะการจราจรและวัตถุต่างๆ เทคนิคแบบไร้แบบจำลองของ Roomba ไม่เพียงพอสำหรับงานที่ซับซ้อนเช่นนี้

ตัวอย่าง:

• Dyna-Q: Dyna-Q เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังแบบไฮบริดที่รวมการเรียนรู้แบบ Q เข้ากับการวางแผนเอเจนต์อัปเดตค่า Q ตามการโต้ตอบจริงกับสภาพแวดล้อมและประสบการณ์จำลองที่สร้างขึ้นโดยแบบจำลอง Dyna-Q มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงมีราคาแพงหรือใช้เวลานาน
• การค้นหาต้นไม้มอนติคาร์โล (MCTS): MCTS จำลองการกระทำและสถานะที่เป็นไปได้ในอนาคตมากมายเพื่อสร้างแผนผังการค้นหาเพื่อแสดงการตัดสินใจที่เป็นไปตามแต่ละตัวเลือกตัวแทนใช้แผนผังนี้เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับการดำเนินการที่ดีที่สุดโดยการประเมินผลตอบแทนที่เป็นไปได้ในเส้นทางต่างๆ MCTS เป็นเลิศในสถานการณ์การตัดสินใจด้วยโครงสร้างที่ชัดเจน เช่น เกมกระดาน เช่น หมากรุก และสามารถจัดการการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่ซับซ้อนได้

วิธีการตามแบบจำลองมีความเหมาะสมเมื่อสามารถสร้างแบบจำลองสภาพแวดล้อมได้อย่างแม่นยำ และเมื่อการจำลองสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ พวกเขาต้องการตัวอย่างน้อยกว่าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบไร้แบบจำลอง แต่ตัวอย่างเหล่านั้นจะต้องมีความแม่นยำ ซึ่งหมายความว่าอาจต้องใช้ความพยายามในการคำนวณมากขึ้นในการพัฒนา

การเรียนรู้การเสริมแรงแบบผสมผสาน

การเรียนรู้การเสริมกำลังแบบผสมผสานผสมผสานแนวทางต่างๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของตน เทคนิคนี้สามารถช่วยปรับสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของตัวอย่างและความซับซ้อนในการคำนวณ

ตัวอย่าง:

• การค้นหานโยบายที่แนะนำ (GPS): GPS เป็นเทคนิคลูกผสมที่สลับระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเพื่อฝึกอบรมนโยบายตามข้อมูลที่สร้างจากตัวควบคุมตามแบบจำลอง นโยบายจะได้รับการปรับปรุงโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมเพื่อจัดการกับบางส่วนของพื้นที่ของรัฐที่แบบจำลองมีความแม่นยำน้อยกว่า แนวทางนี้ช่วยในการถ่ายทอดความรู้จากการวางแผนตามแบบจำลองไปสู่การเรียนรู้นโยบายโดยตรง
• สถาปัตยกรรมแบบรวม: สถาปัตยกรรมบางตัวรวมส่วนประกอบตามโมเดลและแบบไม่มีโมเดลต่างๆ ไว้ในเฟรมเวิร์กเดียว โดยปรับให้เข้ากับแง่มุมต่างๆ ของสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน แทนที่จะบังคับใช้แนวทางเดียวในทุกสิ่งตัวอย่างเช่น ตัวแทนอาจใช้วิธีการตามแบบจำลองสำหรับการวางแผนระยะยาว และแนวทางที่ไม่มีแบบจำลองสำหรับการตัดสินใจในระยะสั้น
• โมเดลโลก: โมเดลโลกเป็นแนวทางที่เอเจนต์สร้างการแสดงสภาพแวดล้อมแบบกะทัดรัดและเป็นนามธรรม ซึ่งใช้ในการจำลองสถานะในอนาคตเอเจนต์ใช้วิธีการแบบไร้โมเดลเพื่อเรียนรู้นโยบายภายในสภาพแวดล้อมจำลองภายในนี้ เทคนิคนี้ช่วยลดความจำเป็นในการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริง

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

RL มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายในโดเมนต่างๆ:

• การเล่นเกม: อัลกอริธึม RL ได้รับประสิทธิภาพเหนือมนุษย์ในกรณีเช่นหมากรุกและวิดีโอเกมตัวอย่างที่โดดเด่นคือ AlphaGo ซึ่งเล่นเกมกระดาน Go โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบลึกและ Monte Carlo Tree Search ความสำเร็จเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ RL ในการพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อนและปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก
• วิทยาการหุ่นยนต์: ในวิทยาการหุ่นยนต์ RL ช่วยในการฝึกหุ่นยนต์ให้ทำงานต่างๆ เช่น การจับวัตถุและการนำทางสิ่งกีดขวางกระบวนการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกช่วยให้หุ่นยนต์สามารถปรับตัวเข้ากับความไม่แน่นอนในโลกแห่งความเป็นจริง และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งเหนือกว่าแนวทางตามกฎที่ไม่ยืดหยุ่น
• การดูแลสุขภาพ: ด้วยการตอบสนองต่อข้อมูลเฉพาะผู้ป่วย RL สามารถเพิ่มประสิทธิภาพแผนการรักษา จัดการการทดลองทางคลินิก และปรับแต่งยาให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้RL ยังสามารถแนะนำการแทรกแซงที่เพิ่มผลลัพธ์ของผู้ป่วยโดยการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลผู้ป่วย
• การเงิน: RL ตามโมเดลนั้นเหมาะสมอย่างยิ่งกับพารามิเตอร์ที่ชัดเจนและการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนของส่วนต่างๆ ของสาขาการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่มีปฏิสัมพันธ์กับตลาดที่มีไดนามิกสูงการใช้งานที่นี่รวมถึงการจัดการพอร์ตโฟลิโอ การประเมินความเสี่ยง และกลยุทธ์การซื้อขายที่ปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดใหม่
• ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ: รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองใช้โมเดลที่ได้รับการฝึก RL เพื่อตอบสนองต่อสิ่งกีดขวาง สภาพถนน และรูปแบบการจราจรแบบไดนามิกพวกเขาใช้โมเดลเหล่านี้ทันทีเพื่อปรับให้เข้ากับสภาพการขับขี่ในปัจจุบัน ขณะเดียวกันก็ป้อนข้อมูลกลับเข้าสู่กระบวนการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องแบบรวมศูนย์ เสียงตอบรับอย่างต่อเนื่องจากสิ่งแวดล้อมช่วยให้ยานพาหนะเหล่านี้ปรับปรุงความปลอดภัยและประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

ข้อดีของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

• การเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้: เจ้าหน้าที่ RL เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและปรับให้เข้ากับปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมการเรียนรู้อย่างรวดเร็วทำให้ RL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการตั้งค่าแบบไดนามิกและคาดเดาไม่ได้
• ความคล่องตัว: RL ใช้ได้กับปัญหาที่หลากหลายที่เกี่ยวข้องกับลำดับการตัดสินใจซึ่งปัจจัยหนึ่งมีอิทธิพลต่อสภาพแวดล้อมถัดไป ตั้งแต่การเล่นเกม หุ่นยนต์ ไปจนถึงการดูแลสุขภาพ
• การตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด: RL มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มผลตอบแทนระยะยาวให้สูงสุด เพื่อให้มั่นใจว่าตัวแทน RL จะพัฒนากลยุทธ์ที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เมื่อเวลาผ่านไป แทนที่จะเป็นเพียงการตัดสินใจครั้งต่อไป
• ระบบอัตโนมัติของงานที่ซับซ้อน: RL สามารถทำให้งานที่ฮาร์ดโค้ดยากได้โดยอัตโนมัติ เช่น การจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก ระบบควบคุมที่ซับซ้อน เช่น การจัดการโครงข่ายไฟฟ้า และคำแนะนำส่วนบุคคลที่แม่นยำ

ข้อเสียของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

• ข้อกำหนดด้านข้อมูลและการคำนวณ: RL มักต้องการข้อมูลและพลังการประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งทั้งสองอย่างนี้อาจมีค่าใช้จ่ายค่อนข้างแพง
• เวลาการฝึกอบรมที่ยาวนาน: การฝึกอบรมตัวแทน RL อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนเมื่อกระบวนการเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ใช่แค่แบบจำลองเท่านั้น
• ความซับซ้อน: การออกแบบและปรับแต่งระบบ RL เกี่ยวข้องกับการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับโครงสร้างรางวัล การแสดงนโยบาย และความสมดุลระหว่างการสำรวจและการแสวงหาประโยชน์การตัดสินใจเหล่านี้จะต้องกระทำอย่างรอบคอบเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้เวลาหรือทรัพยากรมากเกินไป
• ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ: สำหรับการใช้งานที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพและการขับขี่อัตโนมัติ พฤติกรรมที่ไม่คาดคิดและการตัดสินใจที่ไม่ดีอาจส่งผลกระทบที่สำคัญ
• ความสามารถในการตีความต่ำ: ในกระบวนการ RL บางอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน เป็นเรื่องยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะทราบแน่ชัดว่าตัวแทนตัดสินใจอย่างไร
• ตัวอย่างความไร้ประสิทธิภาพ: อัลกอริธึม RL จำนวนมากต้องการการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมจำนวนมากเพื่อเรียนรู้นโยบายที่มีประสิทธิภาพซึ่งอาจจำกัดความมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่การโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงมีค่าใช้จ่ายสูงหรือจำกัด