နဲကဲကတ်လ္ၚတ်ဗပေင်ဒြဟတ်
နဲကဲကတ်လ္ၚတ်ဗပေင်ဒြဟတ် (အၚ်္ဂလိက်: Reinforcement Learning - RL) ဂှ် ဒှ်အံင်ဂုဏ်အဓိကမွဲ နူကဵု ကတ်လ္ၚတ်နဲကဲစက် (Machine Learning) မလ္ၚတ်ပရူ နဲကဲအေဂျေန် (Agent) မွဲ မဒးဖျေံသ္ဂုတ်သွာတ် (Actions) ပ္ဍဲကဵုပွဳပွူ (Environment) မွဲမွဲ ညံင်ဂွံကလိဂွံ လာပ်ဗကာ (Reward) ဂၠိုင်အိုတ်ရ။ နဲကဲဏအ်ဝွံ တုပ်သၟဟ်ကဵု နဲကဲမၞိဟ် ကေုာံ သတ္တဝါတအ် မကတ်လ္ၚတ် တင်ဒုင်စသိုင် နကဵုနဲကဲ "ဗၠေတ်တုဲဒး" (Trial and Error) ရ။
သၞောတ်သဇိုင် ကေုာံ အဝဲအဓိက
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]ပ္ဍဲကဵု RL ဂှ် နွံကဵုအဝဲအဓိက ၅ သာ် မကၠောန်ကမၠောန် ဆက်စပ်ဒၟံင်ညးသကအ်:
၁။ Agent (အေဂျေန်): စက် ဟွံသေင်မ္ဂး အယ်ဂဝ်ရိဒမ် မဒးကတ်လ္ၚတ် ကေုာံ ဖျေံသ္ဂုတ်သွာတ်။
၂။ Environment (ပွဳပွူ): ဂၠးကဝ် ဟွံသေင်မ္ဂး ဒၞာဲအေဂျေန် မကၠောန်ကမၠောန် (ဥပမာ: ဝှုက်ပလေဝ်၊ စက်ရုပ်မံင်ပ္ဍဲရုင်စက်)။
၃။ State (အကာဲအရာ): တင်ဂၞင်လၟုဟ် ပ္ဍဲပွဳပွူ (ဥပမာ: ဒၞာဲစက်ရုပ်မနွံလၟုဟ်)။
၄။ Action (ပရေင်ချဳဒရာင်): အရာအေဂျေန်မပတုဲ (ဥပမာ: ကွာ်အာဂတ၊ ကလေင်ဂတး)။
၅။ Reward (လာပ်ဗကာ): တင်ဂၞင်သွဟ် (Feedback)။ ယဝ်ရကၠောန်ဒး ဍေံကလိဂွံ (+)၊ ယဝ်ရဗၠေတ် ဍေံကလိဂွံ (-) ရ။
လၟေင်ကမၠောန် ကေုာံ ဗျူဟာ
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]အေဂျေန်ဂှ် ဍေံဟွံတီကေတ် မုဒးကၠောန်ကိုပ်ကၠာရ။ ဍေံဒးစမ်းကၠောန် (Explore) တုဲ ကလိဂွံတင်ဒုင်စသိုင်ရ။
- Exploration vs Exploitation: ဒှ်တင်ဝါတ်ဂါတ်အဓိကရ။ အေဂျေန်ဂှ် ဍေံဒးပါ်ခြာ အကြာမစမ်းကၠောန်အရာတၟိ (Exploration) ကေုာံ မသုင်စောဲနဲကဲ ဍေံမတီလဝ်တုဲ (Exploitation) ရ။
- Policy (သၞောဝ်): ဒှ်ဗျူဟာ အေဂျေန်မသုင်စောဲ သွက်ဂွံရုဲစှ် Action အတိုင် State မနွံရ။
ကမၠောန်မသုင်စောဲ ဇေတ်တ်ဂမၠိုင်
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]ပ္ဍဲကဵု ဂအုပ်ရုင် နဲကဲပညာလၟုဟ် RL ဝွံ ကိစ္စဇၞော်အိုတ် သွက်:
- Game AI: ဥပမာ AlphaGo မာန်ဇၞးကေတ် အစာဝှုက်မၞိဟ်။
- Robotics: ဗ္တောန်ကဵု စက်ရုပ်ဂမၠိုင် ညံင်ဂွံကွာ်ဒး၊ ညံင်ဂွံရပ်ကပေါတ်ဒး။
- Self-driving Cars: နဲကဲမောင်းကာ ညံင်ဂွံဒေါအ်ဒး ကေုာံ ဗၠးဘဲအန္တရာဲ။
- Recommendation Systems: ညံင်ရဴ YouTube မရုဲစှ်ကဵု ဝဳဒဳယို မၞးမဒးစိုတ် အတိုင်တင်ဒုင်စသိုင်မၞး။