皆さんこんにちは､ 今回のボーナスレクチャーにようこそ｡
私たちは､ 本当にAIでより多くの実践的な経験を続けるために､ 追加の実践的な資料を提供したいと思いました｡
そして､ そのために私たちは使うことになります｡
Q学習とこの講座で身につけた知識で､ ポストマン問題に似たものを解いてみましょう｡
と､ 聞き覚えのある方もいらっしゃるかもしれませんね｡
基本的には､ 場所と場所の間の最短経路を見つけることが主な目的である､ 修正版です｡
そして､ これはコンピュータサイエンスの中で本当に人気のあるコンセプトで､ 私たちはAIとQラーニングのオプションを使ってこれを解決したいと思っています｡
これは､ さまざまなビジネス上の問題を解決するために拡張することができ､ Qの学習コンセプトを実証するのに非常に有効です｡
ということで､ 次回の講義では､ この課題の解決に向けて､ さっそく飛び込んでみましょう｡
でも､ 自分で解いてみたいという方もいらっしゃるでしょうし､ 練習にもなりますので､
ぜひおすすめします｡
さまざまなソリューションを構築することができます｡
解決するための選択肢は常に複数ある｡
次回の講義では､ その環境を整えることに全力を尽くしたいと思います｡
概要を設定し､ その後､ 自分でいくつかのコードとアプローチを書いて､ それを我々が使って解決する方法と比較できるようにします｡
すごい｡
さっそくですが､ 次の講義でお会いしましょう｡