こんにちは、人工知能のコースへようこそ。
今日、私たちは、学習を止めることについて話しているセクションの攻撃計画について議論します。
また、チュートリアルも数多く用意されていますので、今後のビデオでどのようなことが期待できるのかをすぐに理解することをお勧めします。
だからここに行く。
大丈夫。
このセクションでは何を学びますか。
まず最初に、強化学習が実際にどのようなものであり、強化学習の背後にある哲学がどのようなものか、実際の生活の中で強化学習が実際にどのように見られるのか、そしてそれが実生活で観察されるものにどのように関係するかについて、
。
彼らはベルメンの方程式については何も考えていない非常に基本的な概念や、起こっている事柄の多く、特にCULE学習の分野での強化学習やコースのこのセクションで議論していることを話しません次のセクション
そして、私たちは内部の環境をナビゲートするために生の鉄工人工知能が現れる計画と計画について話します。
そこでは、意思決定プロセスとあなたのコンセプトの市場についてお話しましょう。新しい概念を導入し、Belmanの方程式に洗練されたレイヤーを追加して、CULEの学習コンセプトに対する学習を強化していきます。このセクションでは、Bollmann方程式を非常に単純化した形で紹介し、最後にチュートリアル全体を通して、最終版に到達するために洗練されたレイヤーを追加しています。
それはヒラリーの面で私たちの指定された目的地ですが、我々はゆっくりとそこに着くでしょう。
すべての情報を処理して解決するために十分な時間を持つために。
反対意見のマークは、私たちが議論したこと、あるいはこれから議論したことの上に洗練された余分な層であり、それによって議論されるのは、政策対計画についてです。
もう一つ興味深いのは、興味深いタウリエルです。
政策が計画とどのように違っているか、そこにある相違点についてはもう少し簡単なチュートリアルがあり、補強学習に関する追加情報を得るために掘り下げようとしている場合は、
彼らはすべて、環境に生きているペナルティを加えることについて話しています。
それは、エージェントが運用される環境に複雑さを加える別の方法です。
彼らは、そのチュートリアルまで、すべての状態の値を話すつもりであるまで、学習を続ける背後の直感についてすべて話しています。
そして最後に、価値観や行動やキューブ値を話すことに変わり、次に時間的な違いを紹介します。
これはチュートリアルです。ここでは、エージェントや人工知能がどのようにして正確に人工知能を実行するのかを説明するために、学んだことがすべて集まるチュートリアルです。
そして最後に、目に見えるような学習を見て、私たちが学んだことのすべてを取って、それを目の前で見て、人工知能が実際にCULE学習を行うのを見て、われわれが直感的なレベルで議論しようとしていることは、実際には実際にやっていくことなのだろうか。それは、私たちがこのセクションで脱却しようとしているその知識をさらに把握するのに役立つだろう。
だから今後のチュートリアルに興奮していることを願っています。
私は間違いなくです。
非常に興味深いスライドがいくつか登場していますが、コンセプト自体が非常に面白いというより重要なことがあります。あなたはそれらをかなり楽しむつもりです。
そして、私は次回にお会いするのを楽しみにしています。
それまではAIをお楽しみください。