أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة الذكاء الاصطناعي.
لذلك تحدثنا عن معادلة بلمونت وقمنا بتحليل متاهةنا الصغيرة.
دعونا نلقي نظرة على الخطة.
ما هي الخطة؟
حسنًا ، إليك تحليل المتاهة.
ونعلم أنه يمكننا أن نرى في الواقع الحالات ، قيم كل حالة.
يمكننا أن نرى ما هي قيمة الوجود في كل دولة.
وبالتالي ، يمكنني أو يمكن للوكيل التنقل في هذه المتاهة.
إذن ماهي الخطة؟
حسنًا ، الخطة تشبه ببساطة خريطة كنز للذكاء الاصطناعي.
بدلاً من النظر إلى هذه القيم ، دعنا فقط نستبدلها بأسهم تشير إلى الاتجاه الذي يجب أن يسلكه الوكيل
بسبب هذه القيم ، لأنه يعرف هذه القيم.
إذن ، سيناريو مثالي ، بعد استكشاف هذه البيئة ، يعرف قيم الوجود في كل ولاية ، وبالتالي يمكنه
الخروج بهذه الخريطة.
لذلك دعونا نلقي نظرة.
مرة أخرى ، نعلم أن القيمة هنا هي واحد.
لذا إذا كنت هنا من بين الاثنين ، فالأفضل هو هذا.
لذلك تذهب مباشرة من هنا للخروج من الاثنين.
هذا هو أفضل واحد.
أو في الواقع ، من هنا لديك خياران ، أليس كذلك؟
لذلك هنا نوع من ربطة عنق.
لذا ، تختار واحدًا عشوائيًا ، لا يهم أيهما ، لأن القيمة في كلتا الحالتين هي
نفسها.
والأكثر من ذلك ، حتى إذا نظرنا إلى الأمر ، فسوف يستغرق الأمر نفس القدر من الخطوات ، ونفس عدد الخطوات للوصول
إلى النهاية.
من هنا لديك ثلاثة خيارات ، ولكن هذا هو أفضل قيمة من هنا.
هذا هو أفضل قيمة من هنا.
من الواضح أن هذه القيمة أفضل لأنك هنا تحصل على مكافأة ناقص واحدة على الفور.
وهنا من هنا لديك مثل ثلاثة في الواقع.
إذن ، هذا هو الأفضل منهم ، أفضل قيمة للدولة.
وبالتالي ، إذا استبدلناها بأسهم ، فمن المنطقي أن تكون هذه هي الطريقة التي سيذهب بها الوكيل
إذا بدأ هنا أو إذا انتهى لسبب ما في هذا المربع ، فهو يعرف كيفية الخروج من هنا ويبدأ
في ميدان.
يعرف كيف يخرج من هنا وهكذا.
إذن هذا ما هي الخطة.
ولا تخلط بين الخطة والسياسة لأننا سنتحدث عن السياسات بشكل أكبر.
السياسات شبيهة جدًا بالخطط ، ولكن لديها القليل من الحيلة لأن البيئة ستكون
مختلفة بعض الشيء ، وستكون عشوائية ، وهذا ما سنتحدث عنه في البرنامج
التعليمي التالي.
لذلك لا استطيع الانتظار لرؤيتك في المرحلة التالية.
وحتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.