Helen wird zum Kurs über künstliche Intelligenz zurückkehren.
Im heutigen Tutorial machen wir unseren ersten Schritt in die Welt von A-3. Als ersten
Schritt werden wir herausfinden, wofür Missbilligung steht.
A-3 C steht also für einen synchronen Vorteil.
Schauspieler-Kritikalgorithmus.
Dies ist ein Algorithmus, der bei Google im Jahr 2016 von einer Gruppe von Forschern gründlich entwickelt
wurde. Er ist der innovative Algorithmus für künstliche Intelligenz.
Bis jetzt gibt es mehrere Benachrichtigungen und wir werden dies im Kurs besonders in
den praktischen Übungen besprechen.
Trotzdem bläst dieser Algorithmus alles andere, einschließlich der tiefen Faltungs-Q-Lernnetzwerke, vollständig aus
dem Wasser und ist schneller.
Es dauert weniger Zeit für das Training und erzielt bessere Ergebnisse.
In diesem Teil des Kurses werden wir uns also darauf beziehen,
und wir haben bereits darauf Bezug genommen, indem wir noch mehr Papier auf das
Papier verweisen, das veröffentlicht wurde, als zuerst A-3 eingeführt wurde minae und andere von Google
deep mine, die Ihnen dieses Papier jetzt zeigen, damit Sie so eine Einführung haben.
Also hier ist dieses Papier, das ich Ihnen zeigen wollte, damit Sie ein Gefühl dafür bekommen und sich ein wenig mit ihm vertraut
machen können.
Und natürlich ist es sehr empfehlenswert, die Zeitung zu lesen und zu verstehen, worüber sie
genau sprechen, und Sie werden sehen, dass Adlon Sie während der praktischen
Übungen durch bestimmte Abschnitte der Zeitung durch bestimmte Abschnitte oder Abschnitte führt relevant sein für das,
was zu diesem Zeitpunkt programmiert wird.
Und was ich hier hervorheben wollte, ist, wie Sie sehen können, dass hier viel recherchiert
wurde, aber es gibt auch viele Referenzen, aber wie ein Teil des Bereichs ist es, dass am Ende
die verschiedenen Algorithmen verglichen werden Ergebnisse, und darauf wollte ich hier hinweisen.
Lassen Sie uns ein wenig vergrößern.
Wie Sie also sehen können, ist auch bei Google ein tiefes Training drin oder sie bewerten ihre Algorithmen an Spielen genauso
wie wir es in den Scores tun.
Also genau das gleiche Prinzip, denn Spiele sind eine simulierte Umgebung oder eine kleine Umgebung eine begrenzte Umgebung mit
bestimmten Regeln und sie möchten verstehen, wie gut diese künstliche Intelligenz in diesen Spielen
funktioniert.
Und es geht los.
Genau.
Alle diese Spiele, von denen Sie viele finden können, finden Sie im Open Gym und in den Spielen, mit denen wir
gearbeitet haben.
In diesem Abschnitt arbeiten wir beispielsweise mit Ausbrüchen.
Es ist auch hier, wie Sie das für Breakout sehen können.
Sie sind in Fettdruck dargestellt, sie haben den besten Algorithmus hervorgehoben, also ist Dick un der
Algorithmus, mit dem wir gearbeitet haben, und dann noch ein paar andere Algorithmen. Dann haben Sie A-3, um zu sehen, ob Langzeit- oder
Kurzzeitspeicher von LSD .
Das ist das, was wir in diesem Teil des Kurses implementieren werden. Alle haben A-3 mit dem
Nélisse-Team, was es noch stärker macht.
Wie Sie sehen können, ist Breakout das beste Ergebnis, das von dreien Ihren Mitmenschen erzielt wird.
Das ist also die Punktzahl.
Sechs Sechs Punkt Acht im Vergleich zu den anderen.
Und auch Sie können das für die meisten von ihnen sehen. Wenn Sie sich also jetzt ein größeres Bild machen, können Sie sehen, dass die
meisten Mutigen tatsächlich in dieser letzten Spalte stehen.
Ja, in der Tat gibt es einige Spiele, bei denen andere
Algorithmen besser abschneiden, aber wie Sie sehen können, ist Dijk un tatsächlich in keinem der Spiele
besser, aber Sie können sehen, dass es andere Algorithmen gibt cel ystem bietet die besten Ergebnisse.
In den meisten Fällen kann man sehen, dass dieser Ball dieser Ball dieser Zauberstab dieser und so weiter ist.
Sie sehen also, dass das Atriesystem ein wirklich mächtiger Algorithmus ist.
Es ist in der Tat an der Spitze der künstlichen Intelligenz und genau das wird umgesetzt.
Ein sehr aufregender Abschnitt, der vor Ihnen liegt, ermutigt Sie sehr, durch dieses Papier zu gehen und wirklich ein Gefühl
dafür zu bekommen, worüber wir sprechen werden.
Und dann werden wir in diesem Abschnitt und in der praktischen Seite der praktischen Seite
von Stroh's ausführlich darauf eingehen.
Wir werden hier tatsächlich mit ihrem Pseudocode arbeiten, der verfügbar ist und wir werden es
sein.
Ich werde Ihnen zeigen, wie Sie das umsetzen können und wie wir damit arbeiten werden.
In diesem Sinne hoffe ich, dass Sie dieses Dokument genießen werden, und ich freue mich darauf, Sie das nächste Mal zu sehen.
Und bis dahin genießen Sie AI.