Helen reviendra au cours sur l'intelligence artificielle.
Dans le tutoriel d'aujourd'hui, nous faisons notre premier pas dans le monde de l'A-3. Nous allons
d'abord découvrir ce que la désapprobation signifie.
Donc, A-3 C représente un avantage synchrone.
Algorithme de critique d'acteur.
Cet algorithme a été développé chez Google en 2005 par un groupe de chercheurs
et constitue l'algorithme de pointe pour l'intelligence artificielle.
À ce jour, il comporte plusieurs notifications et nous en discuterons davantage dans le cours, en
particulier dans les didacticiels.
Mais néanmoins, cet algorithme balaie tout le reste, y compris les réseaux d’apprentissage Q convolutionnels profonds
hors de l’eau, et il est plus rapide.
Cela prend moins de temps pour la formation et donne de meilleurs résultats.
Ainsi, tout au long de cette partie du cours, nous ferons référence
à une référence déjà mentionnée. Nous référencerons encore plus de papier sur le papier qui
a été publié et qui introduisait pour la première fois la mer A-3. minae et d’autres de
Google deep mine qui vous montrent ce papier maintenant afin que vous ayez une introduction.
Voici donc ce document que je voulais vous montrer afin que vous puissiez vous en faire une idée et que vous puissiez vous y familiariser
un peu.
Et bien sûr, il est fortement recommandé de lire le document et de comprendre de quoi
il parle exactement et vous verrez que tout au long des tutoriels pratiques,
Adlon vous expliquera certaines parties du document à travers certains paragraphes ou sections être pertinent pour ce
qui sera la programmation à ce moment-là.
Et ce que je voulais souligner ici, c’est que, comme vous pouvez le constater, de nombreuses recherches
ont été menées sur ce sujet, mais il existe également de nombreuses références, mais une partie du domaine est la suivante:
ils comparent les différents algorithmes. résultats et voici ce que je voulais souligner ici.
Alors zoomons un petit peu.
Donc, ici, comme vous pouvez le voir, même dans Google, nous approfondissons leur formation ou ils évaluent leurs algorithmes sur des jeux
comme nous le faisons dans les partitions.
Donc, exactement le même principe, car les jeux sont un environnement simulé ou un petit environnement, un environnement confiné avec
certaines règles et ils veulent comprendre comment cette intelligence artificielle se comporte bien dans
ces jeux.
Et c'est reparti.
Exactement.
Tous ces jeux que vous pouvez trouver en grand nombre peuvent être trouvés dans un gymnase ouvert et dans les jeux avec lesquels nous
avons travaillé.
Ainsi, par exemple, dans cette section, nous travaillons avec des éruptions.
C'est aussi ici que vous pouvez le voir pour Breakout.
Ils ont mis en gras le meilleur algorithme mis en surbrillance,
ce qui fait de Dick un algorithme avec lequel nous avons travaillé, puis quelques autres
algorithmes. .
C’est donc celui que nous mettrons en œuvre dans cette partie du parcours qui sera doté d’un A-3 avec l’équipe
nélisse, ce qui le rend encore plus fort.
Comme vous pouvez le voir, le meilleur résultat est obtenu par trois.
Donc c'est le score.
Six six point huit par rapport aux autres.
Vous pouvez également constater que, pour la plupart d'entre eux, si vous passez maintenant à une vue plus grande, vous constaterez que la plupart des éléments en
gras se trouvent en réalité dans cette dernière colonne.
Donc, effectivement, il existe certains jeux où d'autres algorithmes fonctionnent mieux, mais
comme vous pouvez le constater, Dijk un n'est pas plus performant dans aucun jeu, mais vous pouvez voir
qu'il existe d'autres algorithmes que d'autres algorithmes fonctionnent parfois mieux, mais A-3 cel ystem effectue le meilleur.
Dans la plupart des cas, vous pouvez voir que cette balle est cette balle, celle-ci, celle-ci, etc.
Vous pouvez donc voir que le système atresia est un algorithme très puissant.
C'est en effet à la pointe de l'intelligence artificielle et c'est exactement ce que nous allons mettre en œuvre.
C'est pourquoi une section très intéressante à venir vous encourage fortement à parcourir ce document et à vraiment avoir une
idée de ce dont nous allons parler.
Et ensuite, tout au long de cette section et du côté particulièrement pratique des choses de Stroh,
nous allons examiner cela en détail.
Nous allons en fait travailler avec leur pseudo-code ici qui est disponible et nous le
serons.
Je vais donc vous montrer comment mettre en œuvre cela et comment nous allons travailler avec cela.
Et sur cette note, j'espère que vous apprécierez ce journal et j'ai hâte de vous voir la prochaine fois.
Et jusque-là, profitez de l'IA.