Helen akan kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan.
Dalam tutorial hari ini kami mengambil langkah pertama kami ke dunia A-3 see dan sebagai langkah pertama
kami akan mencari tahu apa arti ketidaksetujuan.
Jadi A-3 C berarti keuntungan sinkron.
Algoritma kritik aktor.
Ini adalah algoritme yang dikembangkan di Google pikiran mendalam pada tahun 2016 oleh sekelompok
peneliti dan merupakan algoritma terdepan untuk kecerdasan buatan.
Sampai saat ini memiliki banyak notifikasi dan kami akan membahasnya lebih banyak dalam kursus,
terutama dalam tutorial praktis.
Namun demikian, algoritma ini menghancurkan segalanya termasuk jaringan pembelajaran Q konvolusional yang dalam dari air
sepenuhnya keluar dari air dan lebih cepat.
Dibutuhkan lebih sedikit waktu untuk pelatihan dan mendapatkan hasil yang lebih baik.
Jadi sepanjang bagian ini tentu saja kita akan referensi dan kita sudah
referensi dengan kita akan mereferensikan lebih banyak kertas di atas kertas yang diterbitkan yang pertama kali
diperkenalkan A-3 laut disebut metode sinkron dari penegakan yang lebih dalam belajar mengapa Vladimir minae dan lainnya
dari Google deep mine yang menunjukkan kepada Anda makalah ini sekarang sehingga Anda memiliki pengantar untuk itu.
Jadi di sini adalah makalah ini saya ingin menunjukkan kepada Anda sehingga Anda bisa merasakannya dan siap
diperkenalkan sedikit.
Dan tentu saja sangat disarankan untuk membaca makalah dan memahami apa yang sebenarnya mereka bicarakan
dan Anda akan melihat bahwa di sepanjang tutorial praktis Adlon akan membawa
Anda melalui bagian-bagian tertentu dari makalah melalui paragraf atau bagian tertentu yang akan relevan dengan apa
yang akan pemrograman pada saat itu.
Dan apa yang ingin saya tunjukkan di sini adalah seperti ketika Anda dapat melihat banyak penelitian masuk
ke ini tetapi dan ada banyak referensi juga tetapi seperti bagian dari area seperti adalah bahwa pada akhirnya dan mereka
membandingkan berbagai algoritma membandingkan hasil dan inilah yang ingin saya tunjukkan di sini.
Jadi mari kita perbesar sedikit.
Jadi di sini Anda dapat melihat pelatihan mereka di Google bahkan dalam tambang atau mereka sedang mengevaluasi algoritme mereka pada
game seperti yang kami lakukan di skor.
Jadi prinsip yang persis sama karena game adalah lingkungan simulasi atau lingkungan kecil lingkungan terbatas dengan aturan tertentu
dan mereka ingin memahami seberapa baik kecerdasan buatan ini lakukan dalam game-game
itu.
Dan di sini kita mulai.
Persis.
Semua game yang bisa Anda temukan banyak di antaranya dapat Anda temukan di gym terbuka dan game yang telah
kami kerjakan.
Jadi misalnya di bagian ini kami bekerja dengan berjerawat.
Ini juga ada di sini karena Anda dapat melihatnya untuk Breakout.
Mereka sudah berani mereka punya algoritma terbaik disorot jadi Dick un itulah algoritma kami telah
bekerja dengan dan kemudian beberapa algoritma lain dan kemudian Anda punya A-3 melihat melalui melihat apakah LSD memori jangka panjang
atau pendek .
Jadi yang akan kami terapkan di bagian ini tentu saja semuanya akan melihat A-3 dengan
tim nélisse yang membuatnya semakin kuat.
Seperti yang Anda lihat pelarian adalah hasil terbaik yang dicapai oleh bertiga Anda rekan.
Jadi itulah nilainya.
Enam enam koma delapan dibandingkan dengan yang lain.
Dan Anda juga dapat melihatnya untuk sebagian besar dari mereka, jadi jika sekarang Anda mengambil tampilan gambar yang lebih besar, Anda dapat melihat bahwa sebagian
besar gambar tebal sebenarnya ada di kolom terakhir ini.
Jadi ya memang ada beberapa permainan di mana algoritma lain berkinerja lebih baik
tetapi seperti yang Anda lihat dalam Dijk un sebenarnya tidak berkinerja lebih baik di salah satu permainan tetapi Anda dapat
melihat bahwa ada beberapa algoritma lain yang memiliki algoritma lebih baik kadang-kadang tetapi A-3 cel ystem melakukan yang terbaik.
Dalam kebanyakan kasus, Anda dapat melihat bahwa bola ini bola ini yang ini tongkat ini yang ini dan seterusnya.
Jadi Anda dapat melihat bahwa sistem atresia adalah algoritma yang sangat kuat.
Ini memang di garis depan kecerdasan buatan dan itulah yang akan diterapkan.
Jadi bagian yang sangat menarik di depan sangat mendorong Anda untuk membaca makalah ini dan benar-benar merasakan
apa yang akan kita bicarakan.
Dan kemudian di seluruh bagian ini dan di sepanjang sisi praktis dari hal-hal praktis sisi Stroh
kita akan membahas ini secara rinci.
Kami sebenarnya akan bekerja dengan kode semu mereka di sini yang tersedia dan kami akan
menjadi.
Jadi saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana menerapkannya dan bagaimana kita akan bekerja dengannya.
Dan pada catatan itu saya harap Anda akan menikmati makalah ini dan saya berharap dapat bertemu Anda lain kali.
Dan sampai saat itu nikmati AI.