Deep Reinforcement Learning (DRL) is a machine learning technique that combines deep learning and reinforcement learning to enable computer systems to make decisions in complex environments. DRL has gained significant attention in recent years due to its applicability in various fields such as robotics, gaming, and automated control systems.
Deep Reinforcement Learning เริ่มต้นขึ้นในปี 2013 เมื่อทีมงานจาก Google DeepMind ได้พัฒนาอัลกอริธึมที่เรียกว่า DQN (Deep Q-Network) ซึ่งสามารถเล่นเกม Atari ได้เก่งกว่ามนุษย์ โดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ของตนเอง
Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence that focuses on developing systems that can learn from data. There are several approaches to learning, among which are Supervised Learning and Reinforcement Learning. Both methods have distinctly different principles and approaches.
Supervised Learning คือ วิธีการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ (labeled data) โดยผู้เรียนจะทำการฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่มีการกำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการไว้แล้ว ซึ่งจะช่วยให้โมเดลสามารถทำการคาดการณ์หรือจำแนกประเภทของข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a processing platform developed by NVIDIA that allows programmers to leverage the power of GPUs (Graphics Processing Units) for high-performance computing. It is designed to support computations that require significant processing power, such as image processing, physics simulations, and machine learning.
CUDA เป็นสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้การเขียนโปรแกรมสำหรับ GPU เป็นเรื่องง่ายขึ้น มันมี API ที่ช่วยในการเข้าถึงฟังก์ชันการประมวลผลของ GPU ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมได้อย่างมาก
In an era where graphics processing technology is rapidly advancing, we may wonder if RAM (Random Access Memory) can be used in place of VRAM (Video RAM)? RAM and VRAM serve different purposes but are both crucial for the operation of computers and graphic devices.
RAM เป็นหน่วยความจำที่ใช้สำหรับเก็บข้อมูลชั่วคราวในระหว่างที่คอมพิวเตอร์ทำงาน โดยข้อมูลใน RAM จะหายไปเมื่อปิดเครื่อง
Large Language Model (LLM) is a significant technology in the field of Natural Language Processing (NLP). It is used for generating text, translating languages, summarizing information, and much more. These models are built using vast amounts of data and complex training to effectively understand and generate meaningful language.
LLM ทำงานโดยการประมวลผลข้อมูลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของภาษา ซึ่งช่วยให้สามารถคาดการณ์คำถัดไปในประโยคได้อย่างแม่นยำ
PyTorch is a deep learning library developed by Facebook AI Research (FAIR) that allows developers to easily create and train neural network models efficiently, primarily using Python. PyTorch has quickly gained popularity in both research and industry communities due to its flexibility in model design and support for dynamic computation graphs, enabling adjustments to model structures during processing.
PyTorch ถูกเปิดตัวครั้งแรกในปี 2016 โดย Facebook AI Research ซึ่งต่อมาได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการใช้งาน โดยเริ่มต้นจากการเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย แต่ปัจจุบันได้ถูกนำไปใช้ในงานต่าง ๆ ทั้งในด้านวิจัยและอุตสาหกรรม