สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
และวันนี้เรากำลังพูดถึงกระบวนการตัดสินใจของมาร์คหรือเอ็ม D ..
มาดูกันว่าวันนี้เรามีอะไรกัน
ครั้งสุดท้ายที่เราหยุดคิดเกี่ยวกับแผนที่
ดังนั้นเนื่องจากเราได้คำนวณค่าตามสมการของเบลแมนเราจึงได้แผนที่นี้สำหรับตัวแทนของเราบนเขาวงกตนี้
และโดยทั่วไปสิ่งที่มีความหมายก็คือทุกที่ที่แองเจลเริ่มทำงานสมมติว่ามันเริ่มต้นตรงนั้น
มันรู้ขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติเพื่อที่จะไปถึงเส้นชัยดังนั้นมันจึงขึ้นไปทางขวา
ถูกต้องและทำ
และคำถามที่นี่ก็คือมัน
มันง่ายจริงๆหรือ
เป็นการเสริมกำลังการเรียนรู้ที่คุณรู้จริงเพราะขาดคำที่น่าเบื่อกว่า
มันคือใช่
เมื่อคุณมีคณิตศาสตร์นั่นคือทั้งหมดที่คุณต้องทำคือคุณได้ทำมันเต็มไปด้วยพวกเขา
ความจริงก็คือว่ามันไม่ง่ายอย่างนั้น
และนั่นเป็นสิ่งที่ดีเพราะมันทำให้หลักสูตรนี้น่าสนใจยิ่งขึ้นสำหรับเราและเราสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้มากขึ้น
ดังนั้นนี่คือที่มาของกระบวนการ
แต่ก่อนอื่นเราจะพูดถึงสองสิ่ง
เราอยู่ในนั้นการค้นหาที่กำหนดและการค้นหาที่ไม่กำหนด
ถ้าอย่างนั้นเรามาพูดถึงแนวคิดของการค้นหาที่กำหนดขึ้นมา
นี่คือตัวแทนของเราในการค้นหาเขาวงกตและกำหนดขึ้นหมายความว่าหากตัวแทนตัดสินใจที่จะขึ้นไปแล้วสิ่งที่จะเกิดขึ้นคือความน่าจะเป็นร้อยละ 100
มันจะขึ้นไป
นั่นคือสิ่งที่จะเกิดขึ้น
ไม่มีตัวเลือกอื่น
เมื่อมันบอกว่าขึ้นไปหรือคลิกที่ลูกศรขึ้นมันจะขึ้นไป
ไม่มีตัวเลือกอื่น
ในทางตรงกันข้ามการค้นหาแบบไม่ระบุชื่อก็คือเมื่อตัวแทนของเราบอกว่ามันต้องการขึ้นไป
พวกเขาเป็นตัวเลือกที่สอง
ตัวอย่างอาจมีสามตัวเลือกและเราจะดูตัวอย่างที่มีสามตัวเลือก
แต่ไม่จำเป็นต้องมีข้อ จำกัด
ถึงสามก่อนที่มันจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับปัญหาที่สุ่มอาจแตกต่าง ในกรณีของเรามันอาจเป็นสามตัวเลือกโดยมีโอกาส 80 เปอร์เซ็นต์ที่เขาจะขึ้นไป
แต่มีโอกาส 10 เปอร์เซ็นต์เมื่อเขาต้องการขึ้นเขาจะไปทางซ้ายเพราะ
เพราะนั่นคือวิธีการทำงานของสภาพแวดล้อมนั่นคือโลกที่เขาอาศัยอยู่
และเมื่อมีโอกาสอีก 10% ที่เช็คอินเขาจะไปทางขวา
และในกรณีนี้เขาจะตกลงไปในกองไฟ
นั่นคือวิธีการทำงานทั้งหมด
นั่นคือตัวอย่างของ nondeterministic แน่ใจว่าค้นหากระบวนการสุ่มและสิ่งที่จุดนี้คือการทำให้แบบจำลองที่เหมือนจริงมากขึ้นของสิ่งที่อาจเกิดขึ้นจริงในโลกแห่งความจริงในปัญหาโลกแห่งความจริงเพราะคุณไม่ค่อยได้รับสถานการณ์เช่นนี้
เมื่อคุณทำอะไรและมันเกิดขึ้นอย่างนั้น
และแม้ว่าคุณจะคิดในแง่ของเกมสมมติว่าคุณมีตัวแทนเล่น Pac-Man
ไม่ใช่กรณีที่ถ้าเขายืนอยู่ในจัตุรัสเขาจะขึ้นไป
เขาจะได้ผลลัพธ์ที่แน่นอนเหมือนกันทุกครั้ง
เขาจะขึ้นไปแน่นอน แต่อาจเป็นกรณีหนึ่งที่คุณจะไม่ถูกผีเข้าสิงกินไม่ว่ากรณีใด
เขาจะถูกผีดูดกิน
ดังนั้นคุณจะเห็นว่ามีบางอย่างที่สุ่มเพราะมันขึ้นอยู่กับว่าผีกำลังเคลื่อนไหวอย่างไรและพวกมันจะไม่เคลื่อนไหวเหมือนเดิม
พวกเขาไม่ได้เริ่มในที่เดียวกันเสมอไป
มันมีเหตุผลมากที่ยุติธรรมว่ามีการสุ่มมีบางสิ่งที่ไม่ได้อยู่ภายใต้การควบคุมของตัวแทนและนี่คือวิธีที่เราจะนำเสนอเพื่อให้เราเรียนรู้วิธีที่เราสามารถจัดการกับมัน ที่ส่งผลต่อสมการของเบลแมนว่ามันส่งผลต่อกระบวนการเรียนรู้การเสริมแรงทั้งหมดอย่างไร
แต่ในเวลาเดียวกันการสุ่มนั้นไม่ จำกัด หากคุณขึ้นไปมีโอกาส 10
เปอร์เซ็นต์ที่คุณจะไปทางขวาหรืออุณหภูมิและเพิ่งไปทางซ้ายหรือถ้าคุณลงไป 10 เปอร์เซ็นต์โอกาสที่คุณจะไปทางขวาหรือซ้ายหรือคุณ อีกครั้งมีโอกาส
10 เปอร์เซ็นต์ที่จะ จำกัด
หรือซ่อนเร้นที่คุณกำลังจะจบลงบางครั้งคุณอาจมีปัญหาที่แน่นอน
บางครั้งความเป็นไปได้อาจแตกต่างกัน
บางครั้งการสุ่มอาจต้มลงไปอย่างอื่นมันอาจจะต้มลงไปเช่นนั้น
Pacman Ghosts กำลังกินคุณไม่ได้กินคุณไม่เช่นนั้นมันอาจต้มลงไปในบางอย่าง
ยกตัวอย่างเช่นมีของมันอยู่เหมือนกันถ้าเอเจนต์กำลังเล่น
Doom และมีบางอย่างที่เหมือนสัตว์ประหลาดที่จะยิงเขาในกรณีหนึ่งและอีกกรณีหนึ่งมีความน่าจะเป็นถ้าเราทุกคนควรได้รับการยิงและเราจะไม่ถูกยิง
และสิ่งที่เกินความควบคุมของตัวแทนก็เป็นสิ่งที่ฉันไม่สามารถคาดการณ์ได้
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังสร้างแบบจำลองที่นี่ในการค้นหาแบบ
nondeterministic และนี่คือสิ่งที่เราได้เข้าใกล้แนวคิดใหม่สองอย่างคือเครื่องหมายของกระบวนการและหรือเครื่องหมายของกระบวนการและเครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจดังนั้นเรามาดูสิ่งเหล่านี้
และคุณรู้ว่าฉันไม่ชอบที่จะใส่คำจำกัดความและข้อความจำนวนมากที่ด้านข้าง
แต่ในกรณีนี้มันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเราที่จะผ่านมันไป
งั้นลองมาดูกระบวนการสโตแคสติกมีเครื่องหมายของทรัพย์สิน
หากการกระจายความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของสถานะในอนาคตของกระบวนการตามเงื่อนไขและทั้งในอดีตและปัจจุบันขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเท่านั้นที่ไม่ได้อยู่ในลำดับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้
กระบวนการที่มีคุณสมบัตินี้เรียกว่าเครื่องหมาย
คำจำกัดความที่ซับซ้อนมากและมันเหมือนกับที่คุณแนะนำเล็กน้อยไม่เพียง แต่ขัดแย้งกับตัวเอง
แต่รู้สึกว่ามันขัดแย้งกับตัวเองดังนั้นที่นี่มีเงื่อนไขสำหรับการปรากฏตัวในเชิงบวกที่ขึ้นอยู่กับจุดของคุณ
แต่ในขณะเดียวกันก็ขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเท่านั้น
ดังนั้นอย่าจมดิ่งเกินไป
ฉันจะทำลายมันลงในคำศัพท์ง่ายๆดังนั้นเครื่องหมายของทรัพย์สินคือเมื่อรัฐในอนาคตของคุณ
ดังนั้นไม่ใช่แค่ทางเลือกของคุณ แต่ทั้งหมด
ทางเลือกและสภาพแวดล้อมของคุณจะชอบผลการดำเนินการทั้งหมดที่คุณทำในสภาพแวดล้อมนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณอยู่ที่ไหนในตอนนี้
มันจะไม่ขึ้นอยู่กับว่าคุณไปถึงที่นั่น
และนั่นคือมัน
นั่นเป็นเรื่องของสาธารณะและกระบวนการที่มีคุณสมบัตินี้เรียกว่ากระบวนการตลาด
ดังนั้นเพื่อให้เป็นตัวอย่างดังนั้นหากตัวแทนของคุณอยู่ที่นี่และถ้าเขาไปถ้าเขาตัดสินใจที่จะขึ้นไปเขาอาจไป
เขาในกรณีของเราในตัวอย่างการค้นหา nondeterministic ของเราเขาอาจไปทางซ้ายและขวา
เอาล่ะ
นั่นเป็นเพราะเรายึดติดกับเมืองนี้ในสภาพแวดล้อมของเราเรามีการสุ่มในสภาพแวดล้อมของเรา
ดังนั้นสิ่งใดสิ่งหนึ่งเหล่านี้อาจเกิดขึ้น
แต่ที่สำคัญคือที่นี่เป็นสัญลักษณ์ของกระบวนการเพราะเราไม่สนใจว่าคุณมาที่นี่ได้อย่างไร
เขาอาจมาจากด้านบนสุดที่นี่เขามาจากทางซ้ายและที่นี่คุณอาจมาจากด้านล่างและจบที่นี่
เขาน่าจะชอบเล่นที่นี่ประมาณ 100,000 ครั้งแล้วก็มาถึงที่นี่
มันไม่สำคัญว่าจะเกิดอะไรขึ้นก่อนหน้านี้เพียง แต่เขากำลังอยู่ในสภาวะใด
และความน่าจะเป็นที่จะไปทางซ้ายหรือขวาหรือเพิ่มขึ้นพวกเขาจะเหมือนกันเสมอถ้าเขาอยู่ในสถานะนี้
และนั่นเป็นเพียงการบอกว่ามันไม่สำคัญว่าจะเกิดอะไรขึ้นก่อนที่เราจะอยู่ที่นี่ตอนนี้
นี่คือสถานะที่คุณอยู่
และอย่าลืมว่ารัฐไม่ได้หมายความว่าเขายืนอยู่เท่านั้น
สถานะคือสถานะของตัวแทนทั้งหมดในสภาพแวดล้อมดังนั้นจึงมีสัตว์ประหลาดอยู่ทางขวาหรือสัตว์ประหลาดทางซ้ายหรือที่คุณรู้ว่าเป็นผีที่มาจากด้านบนหรือล่าง .
ไม่สำคัญว่าคุณจะไปถึงที่นั่นได้อย่างไรไม่ว่าอย่างไรและทุกอย่างมาจากการที่คุณอยู่ในสถานะนั้น
สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตจะถูกกำหนดโดยรัฐที่คุณอยู่เท่านั้น
รวมถึงการกระทำที่คุณจะได้รับรวมถึงการสุ่มที่วางทับอยู่ด้านบน
นั่นเป็นเครื่องหมายของกระบวนการและกระบวนการตัดสินใจเครื่องหมายหรือ MVP หรือกระบวนการตัดสินใจเครื่องหมาย
จัดทำกรอบทางคณิตศาสตร์สำหรับการสร้างแบบจำลองการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ผลลัพธ์ส่วนหนึ่งถูกสุ่มและบางส่วนอยู่ภายใต้การควบคุมการตัดสินใจ
ดังนั้นสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่ากระบวนการของกระบวนการตัดสินใจนั้นแตกต่างกันและแตกต่างกันทั้งแนวคิดของกระบวนการเพื่อทำเครื่องหมายของกระบวนการ
มีเหมือนกรอบคณิตศาสตร์ดังนั้น
แต่ในเวลาเดียวกันฉันคิดว่ามันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเราที่จะเข้าใจว่าเครื่องหมายของกระบวนการคืออะไรเพราะฉันคิดว่ามันยังช่วยในการทำความเข้าใจกับเครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจ
นี่คือสิ่งที่เราได้พูดคุยกันมาจนถึงตอนนี้เพื่อให้ตัวแทนอาศัยอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ซึ่งเขามีการควบคุมเหมือนเขาก่อนหน้านี้และมีการควบคุมอย่างเต็มที่ว่าเกิดอะไรขึ้น
มันสามารถตัดสินใจที่จะขึ้นไป แต่มันก็รู้จริง ๆ
ตกลงดังนั้นถ้าฉันขึ้นไปมีโอกาสที่ลิงจะเพิ่มขึ้นความพยายามนี้และโอกาสที่จะไปทางซ้ายและโอกาสที่จะไปทางขวา
ดังนั้นไม่ใช่ทุกอย่างที่อยู่ภายใต้การควบคุมของมัน
มีการสุ่มในสภาพแวดล้อมนี้และนั่นคือสิ่งที่กระบวนการตัดสินใจและกระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟเป็นกรอบที่เอเจนต์จะใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าจะทำอย่างไรในสภาพแวดล้อมนี้
ดังนั้นเราจึงมีสภาพแวดล้อมที่มีความเป็นพิษบ้างแบบสุ่ม
และตอนนี้ตัวแทนต้องเลือกตัวอย่างเช่นควรขึ้นลงไปทางซ้ายหรือขวา
เขาต้องทำการตัดสินใจ
เขาไม่รู้จะทำอย่างไร
และเพื่อที่จะทำให้การตัดสินใจนั้นจะใช้กรอบการทำงานนั้นจะต้องใช้เครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจเพื่อที่จะทำการตัดสินใจสิ่งที่จะเกิดขึ้นในที่ที่มันกำลังจะไป
ดังนั้นโดยทั่วไปสภาพแวดล้อมนี้ที่โพสปัญหานี้มันถูกอ้างถึงเครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจดังนั้นมันเป็นกรอบที่ตัวแทนใช้ในเวลาเดียวกันสภาพแวดล้อมที่มีการอ้างถึงตัวแทนที่ทำงานในสภาพแวดล้อมกระบวนการตัดสินใจตลาด
ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วที่นี่เรามีสองแนวคิดที่เราได้รับเครื่องหมายของกระบวนการคือวิธีที่สภาพแวดล้อมนี้ได้รับการออกแบบให้ PA
ทำงาน
สิ่งที่เกิดขึ้นจากการที่คุณอยู่ในขณะนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับอดีต
และในเวลาเดียวกันเราได้รับเครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจคือกรอบการทำงานที่เอเจนต์จะใช้เพื่อแก้ไขสภาพแวดล้อมนี้
และข่าวดีก็คือว่ากระบวนการตัดสินใจหรือกรอบการทำงานที่เรากำลังพูดถึงนั้นเป็นเพียงส่วนเสริมของคำถามสมการของเบลแมนคือสมการของเบลแมน
ลองดูที่นั่น
นี่คือสมการ Belman ของเราจนถึงขณะนี้
มันเป็นการกระทำที่เป็นไปได้สูงสุด
ดังนั้นคุณค่าของการอยู่ในสถานะคือจำนวนสูงสุดของการกระทำที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่คุณสามารถทำได้จากสถานะนั้น
จำนวนสูงสุดนั้นมาจากรางวัลที่คุณจะได้รับจากการดำเนินการนั้นในสถานะนั้นบวกกับอัตราส่วนลดคูณด้วยมูลค่าของสถานะถัดไปซึ่งสำคัญที่สุด
นั่นคือสิ่งที่เรามีจนถึงตอนนี้
ตอนนี้เพราะเรามีการสุ่มในกระบวนการทั้งหมดของเราส่วนนี้จะเปลี่ยนไปเพราะเราไม่รู้จริง ๆ ว่ารัฐจะลงเอยอย่างไรและเราไม่รู้ว่านายกจะเป็นเช่นไร
ขึ้นหรือจะถูกทิ้งจะถูกต้องดังนั้นเราต้องวางสิ่งนี้ด้วยค่าที่คาดหวังของวันที่ถัดไป
ดังนั้นที่นี่เราจะแทนที่สิ่งนี้เพื่อให้มีสามสถานะที่เป็นไปได้ที่เราสามารถท้าย
แล้วเราจะแทนที่มันด้วยค่าบางอย่างที่รัฐมีค่าเป็นนายกรัฐมนตรีหนึ่ง
ว่ามันมีมุมมองของการเป็นนายกถึงนายก
และรัฐนี้มีค่าของเราสามไบรน์
ตอนนี้เราจะคูณรัฐที่เราตั้งใจจะเข้าไป
80% เพราะนั่นคือความน่าจะเป็นที่จะได้สถานะนั้นบวกความน่าจะเป็นที่จะได้สถานะนี้คือ
10 เปอร์เซ็นต์บวกผู้คนที่เข้ารัฐดังนั้นนี่คือ เพียงค่าคาดหวังของเราดังนั้นหากจากสถิติหากเรานำค่าที่คาดหวังจากการเข้าสู่สถานะที่เราจะได้รับสิ่งเหล่านี้เป็นเหมือนค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยของสิ่งที่เราจะได้รับแล้วเราแทนที่ค่าตรงนี้
จากนั้นเราจะได้รับการรุกรานนี้และกระโดดอย่างรวดเร็วเพียงเพราะมีขนาดใหญ่ แต่ถ้าคุณดูอย่างระมัดระวังคุณจะเห็นสิ่งเดียวกันพูดเกี่ยวกับแม็กซ์ที่นี่แม็กซ์ที่นี่
ถ้างั้นคุณก็มี r ของ S และ A R ของ S แล้วคุณก็มีแกมม่าที่คุณมีแกมม่า
แล้วสุดท้ายตรงนี้คุณจะได้ v
ดังนั้นคุณจะรู้ว่ามันเป็นการค้นหาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนซึ่งคุณรู้ว่าคุณจะเข้าไปเกี่ยวข้องกับอะไร
ตอนนี้คุณไม่ทราบว่าคุณจะเข้าสู่สถานะใดนับตั้งแต่การรับ V.
คุณใช้ค่าคาดหวังของรัฐที่คุณจะได้รับหรือสถานะในอนาคตหรือเพียงแค่ในแง่ที่ง่ายกว่า
คุณก็รู้ว่ามันเหมือนเป็นโอกาส 30 บวก 3 เปอร์เซ็นต์มันจะเป็นเช่นนี้หารด้วยสามนี่
แต่ในกรณีนี้ไม่ใช่ว่ามันไม่เหมือนกับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย
มันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเนื่องจากความน่าจะเป็นที่นี่
ดังนั้นที่นี่คุณมีโอกาสที่จะเป็นเมื่อคุณอยู่ในขั้นตอนนี้เพื่อดำเนินการของการเข้าสู่สถานะเป็นเวลาที่สำคัญมูลค่าของนายกและบางส่วนเพื่อข้ามช่วงเวลาเหล่านี้ทั้งหมดที่คุณอาจจะเป็นเรา
สิ่งที่เรามีสามตรงนี้หนึ่งสองสาม
เพิ่มให้ทวีคูณ
เหมือนกันที่นี่
หนึ่งสองสาม.
ทวีคูณพวกมันด้วยความน่าจะเป็นและเพิ่มมันเข้าไป
และนั่นคือสมการ Belman ใหม่ของคุณ
ขอแสดงความยินดี
นี่คือสิ่งที่เรากำลังจะทำงานกับการก้าวไปข้างหน้า
และนั่นคือกรอบการทำงานที่ใช้ในกระบวนการตัดสินใจดังนั้นจึงเป็นกรอบการทำงานที่แก้ปัญหานี้
เอเจนต์นั้นใช้ในการแก้ปัญหาการค้นหาแบบเอนโดเทรินติกแบบสุ่มทั้งหมดซึ่งมีเหตุการณ์สุ่มที่เกิดขึ้นซึ่งพวกเขาไม่สามารถควบคุม
มันซับซ้อนกว่ามาก
แต่อย่างที่คุณเห็นเพราะเราสร้างมันขึ้นมาอย่างช้าๆ
ตอนนี้เรารู้แล้วเกี่ยวกับสิ่งนี้เรารู้เกี่ยวกับ
มีความกังวลเกี่ยวกับเรื่องนี้
เรารู้เรื่องนี้
เรารู้ว่าพวกเขาคืออะไร
ดังนั้นสิ่งที่เราทำก็คือเราเพิ่งแนะนำส่วนนี้ตรงนี้เพราะมีความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับการกระทำหรือผลที่ตามมาของการกระทำของคุณกับ
เราไปกันที่นั่น
นั่นเป็นวิธีที่เครื่องบ่งชี้กระบวนการตัดสินใจทำงานและสมการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลัง
อีกครั้งมันเป็นสิ่งที่คล้ายกันมากขึ้นคล้ายกับปัญหาโลกแห่งความจริงหรือ Sinatras
หรือสถานการณ์เกมเพราะไม่ทุกอย่างตรงไปตรงมา
มีการสุ่มของทุกคนที่เกี่ยวข้องและจะไม่ดำเนินการในสถานะที่แน่นอนเสมอ Nawal จะไม่นำไปสู่ผลลัพธ์เดียวกัน
และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะจัดการกับการก้าวไปข้างหน้าและนั่นจะทำให้สิ่งต่าง ๆ น่าสนใจยิ่งขึ้น
ดังนั้นหวังว่าคุณจะตื่นเต้นและยินดีที่ได้เห็นว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป
และในขณะเดียวกันฉันก็พบกระดาษที่เจ๋ง ๆ สำหรับคุณที่จะดูในเวลานี้
มันเป็นกระดาษที่ใช้มาก
ดังนั้นอันนี้น่าสนใจจริงๆที่จะอ่าน
มันเรียกว่าการสำรวจการประยุกต์ใช้กระบวนการตัดสินใจของ Mark of กระบวนการและมันถูกเขียนโดยสีขาวในปี 1993
มีการเชื่อมโยงและแสดงตัวอย่างให้คุณเห็นว่ากระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟใช้เพื่อจำลองชีวิตจริงของ Sinatras อย่างไรฉันคิดว่าฉันตื่นเต้นมาก
ฉันประทับใจตัวอย่างของการเก็บเกี่ยวประชากรเช่น
สมมุติว่าคุณมีปลาบ้างและคุณรู้ว่าประชากรปลาคืออะไรคุณต้องตัดสินใจว่าเราจะจับปลาได้กี่ตัวในปีนี้
นั่นคือสถานะปัจจุบันของคุณ
นั่นคือการกระทำที่คุณกำลังทำในปีนี้ที่เราสามารถถ่ายทำได้
ดังนั้นอะไรคือสิ่งที่เกิดขึ้นผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของสิ่งนั้น
เราจะมีปลากี่ตัวในปีหน้า
เราจะมีปลากี่ตัวต่อปีและปีต่อ ๆ ไปเรื่อย ๆ
และมันไม่ได้กำหนดขึ้นเพราะมันไม่เหมือนกับว่าคุณใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงกับ 90 เปอร์เซ็นต์ของประชากรในปีหน้าคุณจะได้รู้ว่า
100% ไม่ใช่การเทศนา
มีปัจจัยสุ่มบางอย่างที่เกี่ยวข้องซึ่งอยู่นอกเหนือการควบคุมของเราและดังนั้นเราต้องเข้าใจสิ่งที่จะเกิดขึ้นเราต้องสร้างแบบจำลองสิ่งที่จะเกิดขึ้นนั่นคือการตัดสินใจของตลาดในการทำเกษตรกรรม
มีตัวอย่างเช่นการเก็บเกี่ยวพืชผลที่เราเก็บเกี่ยวได้จำนวนเงินที่เราไม่เก็บเกี่ยว
อีกอันหนึ่งที่ฉันดูทางการเงินและการลงทุนเหมือน
บริษัท ประกันภัยจำเป็นต้องตัดสินใจว่าจะลงทุนในเงินเท่าไหร่ฉันคิดว่าวันหรือปีหรือช่วงระยะเวลาหนึ่งและมีปัจจัยบางอย่างอยู่ในการควบคุมของเขา
ตัวอย่างเช่นคุณรู้ว่าการเคลื่อนไหวของตลาดมันไม่รู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้น
เครื่องหมายของกระบวนการตัดสินใจที่ใช้สำหรับสิ่งนั้น
ดังนั้นที่นี่คุณสามารถเห็นตัวอย่างมากมาย
และนี่คือจำนวนตัวอย่างที่ฉันคิดสำหรับแต่ละคน
และเพื่อให้คุณรู้ว่าแม้แต่ตัวอย่างกีฬาสำหรับกีฬาและโรคระบาดและประกันภัยรถยนต์เรียกร้องการตรวจสอบและบำรุงรักษาและซ่อมแซมก็น่าสนใจมาก
ลองดูที่
เพียงเพื่อให้คุณเข้าใจเฮ้นี่ไม่ใช่แค่ทุกสิ่งที่สร้างขึ้นตามสมมุติฐานประเภทของเมทริกซ์
นี่คือสถานการณ์จริงของโลกดังนั้นป่วยให้ความเข้าใจที่ดีขึ้นและนี่คือสิ่งที่เราพูดถึงในวิดีโอส่งเสริมการขายสำหรับคะแนนที่หรือคำอธิบายของหลักสูตรที่เราจะสร้างแรงบันดาลใจให้คุณและสัญชาตญาณของคุณเพื่อให้แนวคิด สำหรับการใช้ AI
ในชีวิตจริง
นี่คือโอกาสของคุณ
ดูกระดาษนี้เพื่อทำความเข้าใจ
ตกลงดังนั้นเราจะต้องจัดการกับกระบวนการตัดสินใจในอนาคต
มันยอดเยี่ยมจริง
ๆ สิ่งที่พวกเขามีลักษณะเหมือนในชีวิตจริงและสิ่งนี้อาจทำให้คุณมีความคิดสำหรับคุณว่าคุณสามารถนำไปใช้ในอนาคตเพื่อให้โลกเป็นสถานที่ที่ดีกว่าและเรามีความสุขสุด ๆ
เรายินดีหากคุณสามารถใช้สิ่งที่คุณเรียนรู้ในหลักสูตรนี้เพื่อทำให้โลกน่าอยู่ขึ้น
ช่างยอดเยี่ยมเหลือเกิน
ดังนั้นในบันทึกย่อฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการกวดวิชาของวันนี้
ฉันหวังว่าจะได้พบคุณในครั้งต่อไป
และจนกว่าจะสนุกกับ AI