Reinforcement Learning

အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာသော AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်

Reinforcement Learning သည် အကောင်းဆုံး ဖြေရှင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် အခြေအနေ အေးဂျင့်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည်။ ဇီဝဗေဒတွင် ဖော်ထုတ်ထားသော အပြုသဘောနှင့် အနုတ်သဘော အားပေးမှုများမှ တိုးတက်မှုရရှိထားပြီး ၎င်းသည် လူကြိုက်များလာသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ရွေးချယ်နိုင်သော မော်ဒယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန် လောက်လျော့သော ဖြေရှင်းချက်များတွင် ကျပန်း ပြောင်းလဲမှုများကို အသုံးပြုသည်။

အေးဂျင့်များကို ဆုလာဘ်ကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတွင် ဆုံးဖြတ်ချက် အစီအစဉ်များ ချမှတ်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းတွင် အောက်ပါအတိုင်း အသုံးပြုနိုင်သော နယ်ပယ် အမျိုးမျိုး ပါဝင်သည် -

• ဘဏ္ဍာရေး- အားပေးသင်တန်း သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို စတော့ရှယ်ယာများနှင့် အခြား ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို ကုန်သွယ်ရန် သင်ယူနိုင်သော ကုန်သွယ်ရေး အေးဂျင့်များ တီထွင်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။
• Games: Reinforcement learning အယ်လဂိုရီသမ်များကို Atari, Go နှင့် Dota 2 ကဲ့သို့သော ဂိမ်းများကို ကစားရန် သင်ယူနိုင်သော game-playing agent များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် အသုံးပြုထားသည်။
• သဘာဝဘာသာစကား ဆက်ဆံခြင်း - အားပေးသင်ကြားမှု (Reinforcement learning) ကို ဘာသာစကား ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ဘာသာစကား ထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော သဘာဝဘာသာစကား ဆက်ဆံခြင်း လုပ်ငန်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။
• Robotics - Reinforcement learning ကို အသုံးပြု၍ ရိုဘော့များအား ပစ္စည်းများကို ဖမ်းဆုပ်ခြင်းနှင့် က纵ိ纵င်ခြင်း၊ လမ်းညွှန်ရှာဖွေခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထု က纵ိ纵င်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များ ဆောင်ရွက်ရန် လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။
• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု - ခိုင်းစေသင်ယူမှု (Reinforcement learning) ကို နာတာရှည်ရောဂါများ ဥပမာ - ဆီးချိုနှင့် သွေးတိုးရောဂါများ ကုသရာတွင် လူနာ၏ တုံ့ပြန်မှုပေါ် မူတည်၍ ကုသမှုစနစ်များကို ချိန်ညှိတတ်ရန် သင်ယူစေခြင်းဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အသုံးပြုခဲ့သည်။
• စွမ်းအင်စီမန်ချ်: ပြောင်းလဲနေသော တောင်းဆိုမှုနှင့် ထောက်ပံ့မှု အခြေအနေများအပေါ် အခြေခံ၍ စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စားသုံးမှုကို ချိန်ညှိသင်ယူခြင်းဖြင့် စမတ်ဂရစ်များကဲ့သို့သော စွမ်းအင်စနစ်များ၏ လည်ပတ်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန် ပြုလုပ်ရန် အားပေးသင်ယူမှု (Reinforcement learning) အယ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခဲ့ပါသည်။

ခိုင်မာသော သင်ယူမှု (reinforcement learning) တွင် အေးဂျင့်တစ်ခုသည် ဆုကြေးငွေကို အမြင့်ဆုံးပြုရန်အတွက် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန် ဆက်ဆံရန် လေ့လာသင်ယူသည်။ အေးဂျင့်သည် ၎င်းလုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်တိုင်းအတွက် ဆုကြေးငွေ ရရှိပြီး စုစုပေါင်း မျှော်မှန်းဆုကြေးငွေကို အမြင့်ဆုံးပြုသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေးချယ်ရန် လေ့လာသင်ယူသည်။ ခိုင်မာသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အောက်ပါအဆင့်များအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည် -

• အေးဂျင့်သည် ပတ်ဝန်းကျင်၏ လက်ရှိအခြေအနေကို စောင့်ကြည့်သည်။
• အေးဂျင့်သည် ၎င်း၏ လက်ရှိမူဝါဒပေါ်တွင် အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို ရွေးချယ်သည်၊ ၎င်းသည် ပေးထားသော အခြေအနေတစ်ခုတွင် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် စည်းမျဉ်းများအစုဖြစ်သည်။
• ပတ်ဝန်းကျင်သည် အသစ်သော အခြေအနေတစ်ခုသို့ ကူးပြောင်းသွားပြီး လုပ်ဆောင်ခဲ့သော လုပ်ဆောင်ချက်ပေါ် မူတည်၍ အေးဂျင့် (agent) အား ဆုချသည်။
• အေးဂျင့်သည် ဆုလာဘ်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်၏ အသစ်သောအခြေအနေပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ၎င်း၏ မူဝါဒကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အေးဂျင့်သည် အကောင်းဆုံးနီးစပ်သော မူဝါဒတစ်ခုသို့ ညှိနိုင်သည်အထိ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည်။ Q-learning၊ SARSA နှင့် Monte Carlo နည်းလမ်းများကဲ့သို့ အားဖြည့်သင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အသုံးပြုနိုင်သော အယ်ဂိုရီသမ်များစွာ ရှိသည်။ ဤအယ်ဂိုရီသမ်များသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီအတွက် မျှော်မှန်းထားသော ဆုကြေးငွေကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်းနှင့် လေ့လာကြည့်ရှုထားသော ဆုကြေးငွေအပေါ် အခြေခံ၍ မူဝါဒကို မည်သို့အပ်ဒိတ်လုပ်သနည်းဆိုသည့် အချက်တွင် ကွဲပြားကြသည်။

အားပေးသင်ယူမှု (reinforcement learning) တွင် အဓိကအခက်အခဲများထဲမှ တစ်ခုမှာ ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပတ်ဝန်းကျင်များသို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်း ဖြစ်သည်။ အားပေးသင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များစွာသည် ထိရောက်စွာ သင်ယူရန် ဒေတာနှင့် တွက်ချက်ရေး အရင်းအမြစ် ပမာဏ အများအပြား လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော အခြေအနေနေရာများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ဒိုင်နမစ်များ ပါဝင်သည့် တကယ်လက်တွေ့ ပြဿနာများကို ဤအယ်လဂိုရီသမ်များ အသုံးပြုရန် ခက်ခဲစေသည်။ အခြားအခက်အခဲတစ်ခုမှာ စနစ်၏ ရည်ရွယ်ချက်များကို တိကျစွာ ဖမ်းဆုပ်ထားသည့် ဆုချီးမြှင့်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ အေးဂျင့်အား မျှော်လင့်ထားသော အမူအကျင့်ကို သင်ယူရန် တွန်းအားပေးသည့် ရှင်းလင်းသော ဆုချီးမြှင့်သည့် အချက်ပြချက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အကောင်းမဆုံး သို့မဟုတ် မမျှော်လင့်ထားသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် အေးဂျင့်သည် ဒီဇိုင်နာများက ရည်ရွယ်ထားခြင်း မရှိသည့် နည်းလမ်းများဖြင့် ဆုကို အမြင့်ဆုံးပြုလုပ်ရန် သင်ယူခဲ့လျှင် ဖြစ်သည်။

DeepMind မှ ဖော်ထုတ်ထားသော အားပေးသင်ယူမှု၏ ရေပန်းစား ပုံစံတစ်ခုမှာ Deep Q-Network (DQN) ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် Atari 2600 ဂိမ်းများကို လူသားထက် သာသော အဆင့်တွင် ကစားရန် သင်ယူနိုင်ခဲ့သည်။ DQN အယ်ဂိုရီသမ်သည် ပုံမှန် pixel ထည့်သွင်းမှုများကို လှုပ်ရှားမှုများနှင့် မြေပုံသတ်မှတ်ရန် သင်ယူခြင်းဖြင့်လည်းကောင်း၊ နက်နဲသော ကွန်ရက်တစ်ခုကို အသုံးပြု၍ လှုပ်ရှားမှု-တန်ဖိုး လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့်လည်းကောင်း ထိုဂိမ်းများကို ကစားရန် သင်ယူနိုင်ခဲ့သည်၊ ၎င်းသည် ပေးထားသော အခြေအနေတစ်ခုတွင် လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုစီအတွက် မျှော်မှန်းထားသော ဆုလာဘ်ကို ခန့်မှန်းပေးသည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် AlphaGo ဖော်ထုတ်မှုသို့ ဦးတည်စေခဲ့ပြီး၊ ၎င်းသည် စာပေါင်းဂိမ်း Go ကို ကျွမ်းကျင်သူ အဆင့်တွင် ကစားရန် သင်ယူနိုင်သော အားပေးသင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ် တစ်ခု ဖြစ်သည်။ AlphaGo သည် ကြီးကြပ်သင်ယူမှုနှင့် အားပေးသင်ယူမှု ပေါင်းစပ်မှုကို အသုံးပြု၍ Go ကို ကစားရန် သင်ယူနိုင်ခဲ့ပြီး၊ နောက်ပိုင်းကို အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံ၍ မူဝါဒကို ညှိနှိုင်းရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ AlphaGo ၏ အောင်မြင်မှုသည် အားပေးသင်ယူမှု နယ်ပယ်တွင် အဓိက အချက်အချာ တစ်ခု ဖြစ်ခဲ့သည်၊ အဘယ့်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် စက်လုံ့လစဉ်း အယ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုအနေဖြင့် မဟာဗျူဟာ နက်ရှိုင်းမှု မြင့်မားသော ရှုပ်ထွေးသည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုကို ကျွမ်းကျင်စွာ သင်ယူနိုင်စွမ်းကို သက်သေပြခဲ့သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ခိုင်းစေသင်ယူမှု (reinforcement learning) သည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အစွမ်းထက်ပြီး အလားအလာရှိသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ သီးခြားအသုံးချမှုတစ်ခု၏ အကြောင်းအရာတွင် ဤအက်လဂိုရီသမ်များ၏ ဖြစ်နိုင်သော အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ဖြစ်နိုင်သော ရလဒ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ ခိုင်းစေသင်ယူမှု အက်လဂိုရီသမ်များကို ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပြီး အသုံးပြုရန် သေချာစေရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။

Telemus AI™ သည် သင်နှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းအား ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) က သင့်၏ အရှည်ဆုံးနှင့် ရှုပ်ထွေးဆုံးသော ပြဿနာများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ ဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်း ပိုမိုနားလည်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Telemus AI™ ကို သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ကြည့်ရှိရန် ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။