Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan.
Hari ini kita akan berbicara tentang persamaan Belman.
Ini topik yang cukup kompleks dan kami akan memperkenalkannya secara bertahap di seluruh
bagian kursus ini, jadi saya tidak akan langsung melompat ke versi paling
kompleks dari persamaan Belmont tapi kami Akan memperkenalkannya secara perlahan untuk secara bertahap
memahami cara kerjanya.
Dan saya harap tujuan Anda dengan pendekatan itu jika Anda G. R. Mari kita langsung ke dalamnya.
Jadi kita akan memiliki beberapa konsep kunci yang akan kita operasikan dan konsep-konsep ini
ada.
S adalah singkatan dari state sehingga keadaan di mana agen kami berada atau keadaan lain yang memungkinkan di mana ia
dapat mewakili suatu tindakan yang dapat dilakukan oleh seorang agen.
Jadi agen dapat memiliki akses ke daftar tindakan tertentu dan tindakan sangat penting
ketika mereka dilihat dalam kombinasi keadaan.
Jadi ketika Anda dalam keadaan terayun dan kemudian Anda melihat tindakan dan mulai masuk akal
apa yang akan menjadi hasil dari tindakan tersebut karena Anda akan melihat suatu
tindakan dengan sendirinya atau keadaan tidak benar-benar masuk akal karena Anda tidak tahu di mana Anda berada dan di
mana Anda mungkin bisa berakhir dan kemudian kita miliki kita akan memiliki Yang berdiri untuk hadiah dan itu melalui bangsal
bahwa agen mendapat untuk memasuki keadaan tertentu dan gamma adalah faktor diskon.
Dan kita akan berbicara tentang faktor diskon dalam hitungan detik semuanya masuk akal sekarang tetapi mereka hanya
mencatat.
Buat catatan mental bahwa kita akan memiliki surat ini Gamelin yang akan beroperasi nanti.
Jadi orang di belakang persamaan bellman adalah Richard Ernest bellman.
Dia adalah seorang ahli matematika penerbangan dan datang dengan konsep pemrograman dinamis yang sekarang kita sebut pembelajaran
penguatan atau yang kita sebut persamaan Belman sekarang.
Nah itulah yang kami sebut sekarang.
Dan pada tahun 1953 dia datang dengan konsep itu dan saat itulah persamaan Belmont Belman datang kepada saya.
Jadi mari kita lihat bagaimana semua ini bekerja.
Ada agen kami yang indah di sudut kiri bawah dan dia berada di labirin dan ini adalah labirin
yang cukup klasik di mana Anda punya beberapa blok blok lebar adalah blok di mana agen dapat melangkah ke
blok abu-abu adalah salah satu yang tidak bisa diakses mengatakan seperti dinding di labirin ini.
Hijau adalah tempat agen harus bertujuan untuk berakhir di situlah kami ingin agen untuk pergi yang
selesai.
Dan merah adalah api atau mesin jatuh ke lubang api.
Dia akan kalah.
Jadi di lubang api hadiah yang R adalah minus 1.
Jadi itu cara kami memberi tahu agen itu bukan sesuatu yang kami ingin Anda lakukan.
Seperti ingat dalam contoh ketika kita melatih anjing, kita ingin memberi tahu mereka seperti anjing jahat jika tidak melakukan
hal yang benar yang ingin melakukan hal yang sama di sini kita memberitahu agen bahwa ini bukan sesuatu
yang seharusnya melakukan Anda tidak harus berakhir di alun-alun sehingga setiap kali
tidak terjadi tupai mendapatkan hadiah minus satu sehingga Anda akan dihukum dengan hadiah minus satu.
Di sisi lain, jika berakhir di Lapangan Hijau, ia akan mendapat hadiah plus satu yang berarti
bahwa itulah yang ingin kami lakukan.
Jadi itu adalah dua hadiah yang tidak bisa didapatkan agen.
Dan bagaimana cara mempelajari cara beroperasi di labirin ini.
Sama seperti pada contoh anjing robot yang belajar berjalan yang akan membuatnya tahu itu hanya akan mengatakan bahwa
di sini tindakan yang dapat Anda lakukan.
Anda bisa naik ke kanan atau ke bawah, itu adalah empat tindakan yang dapat Anda lakukan dan hanya itu.
Telah bermain-main dengan yang melihat apa yang dapat Anda buat.
Jadi agen mungkin pergi ke kanan lalu mereka mungkin pergi dua lagi ke kanan mereka mungkin kembali ke kiri
hanya secara acak menekan tombol dan mereka mencoba untuk melihat apa yang terjadi dan mereka kembali ke sini.
Mereka naik ke atas, ke bawah, ke atas, ke kanan.
Jadi untuk saat ini mereka belum belajar apa-apa, sejauh ini tidak ada yang terjadi.
Mereka berbelok ke kanan dan kemudian tiba di Green Square.
Jadi mereka menyadari wow saya baru saja mendapat satu plus plus. Begitu saya melangkah ke Green Square, mereka mendapat hadiah
plus satu.
Dan itu memicu algoritma untuk mengatakan OK itu sangat keren.
Saya dihargai karena berakhir di alun-alun jadi saya ingin berakhir di alun-alun.
Jadi apa artinya itu bagi agen.
Itu berarti ia mulai mengajukan pertanyaan bagaimana saya sampai ke alun-alun ini.
Bagaimana keadaan saya sebelumnya dan tindakan apa yang saya ambil untuk menyelesaikan dan kemudian melihat ke
belakang dan berkata OK jadi keadaan sebelumnya adalah yang ini.
Ternyata itu berharga di kondisi itu.
Yang memicu Red Arrow.
Karena dari keadaan itu kau adalah aku, aku hanya selangkah lagi dari mendapatkan hadiah maksimum yang mungkin bisa
kuimpikan plus satu seperti biskuit untuk seekor anjing segera setelah aku tahu apakah aku pernah berada dalam keadaan itu.
Kotak itu ditandai dengan Red Arrow.
Yang harus saya lakukan adalah menekan kanan.
Jadi bagaimana saya mengatakan pada diri sendiri untuk mengingat bahwa keadaan itu berharga.
Bagi saya tidak ada perbedaan sebenarnya sebagai agen.
Tidak ada perbedaan apakah saya di Lapangan Hijau atau di lapangan putih tepat di Lapangan Hijau saya
mendapatkan hadiah satu.
Jadi saya akan menandai untuk diri saya sendiri bahwa Y Square didapat untuk saya, ia memiliki nilai 1 karena itu mengarah tepat untuk hadiah satu
segera setelah saya di alun-alun putih, saya tahu saya hanya akan mengambil satu tindakan lagi.
Saya akan berada di Green Square dan saya akan mendapatkan hadiah atau satu jadi itu sebabnya saya akan mengatakan
bahwa nilai dari kotak ini sama dengan satu karena itu mengarah langsung ke jika ada pengurangan apa pun segera setelah Maksud saya di sini saya
tahu hadiah saya akan menjadi satu jadi saya akan menandai kotak ini sebagai panggilan ke salah
satu yang merupakan nilai yang dirasakan sebagai nilai berada di negara bagian.
Selanjutnya agen akan baik-baik saja.
Jadi bagaimana cara saya masuk ke alun-alun ini.
Dan Anda tahu dia mungkin akan berjalan lagi dan seterusnya.
Dan naik di alun-alun lagi dan menjadi seperti OK bagaimana saya bisa masuk ke alun-alun ini sebelum itu.
Dan cara saya masuk ke kotak ini adalah dari kotak ini.
Menarik.
OK jadi segera setelah saya masuk ke alun-alun ini saya tahu bahwa yang harus saya lakukan adalah pergi dengan benar.
Dan kemudian dari sini saya sudah tahu bahwa saya akan menang.
Saya tahu persis bagaimana semuanya akan terurai dari sini dan saya tahu nilai berada di negara ini
sama dengan satu.
Dan karena tidak ada yang menghentikan saya untuk tumbuh dari sini ke sini, nilai dalam hal ini adalah nilai yang dirasakan.
Saya sangat berharga berada di sini sebagai kendaraan yang diinginkan juga karena inilah yang saya maksud
di sini.
Berada di sini dan saya akan berada di sini dengan cepat.
Jadi saya akan menang.
Lalu bagaimana Anda masuk ke alun-alun ini sebelum itu.
Yah saya masuk ke alun-alun ini dari alun-alun ini.
Jadi nilainya mendekati pendekatan nilai yang berada di sini juga sama dengan satu dan seterusnya sehingga nilai berada di sini sama dengan satu
nilai berada di sini sama dengan satu karena masing-masing dari mereka mengarah ke yang
berikutnya dan ini untuk garis finish.
Jadi itu semua cukup logis pada tahap ini.
Ini kita cukup banyak merancang persamaan Belman sekarang.
Jadi ini adalah kita mungkin bisa berpikir tentang merancang persamaan yang membantu agen melewati labirin.
Jadi lihat hadiahnya maka negara sebelumnya memberikan nilai yang sama dengan hadiahnya dan jadi
itu seperti membuat jalur semua bagus dan bagus tapi masalahnya di sini OK apa yang terjadi
jika agen kami untuk beberapa alasan mulai negara ini bukannya memulai di sini dan mengambil tindakan ini dan itu
sebenarnya dimulai di negara.
Bagaimana ia tahu bagaimana ia mengingat tindakan mana yang harus diambil jika ia pergi ke kanan atau turun atau mungkin ke
kiri atau harus naik.
Bagaimana ia ingat yang merupakan kelanjutan berikutnya dari sini.
Jika satu-satunya nilai yang dimilikinya adalah nilai-nilai ini sama dengan begitu jenisnya tidak dapat melihat apa yang lebih jauh.
Itu hanya bisa melihat.
Baiklah.
Apa yang saya miliki di sini dan apa yang saya miliki di sini.
Bagaimana ia tahu ke mana harus pergi.
Nah pada tahap ini tidak sama identik untuk usia dan ke mana harus pergi.
Dan itulah mengapa pendekatan ini tidak benar-benar berhasil.
Itu penjelasan yang sangat sederhana.
Tentu saja ada lebih dari itu.
Tetapi dengan cara yang intuitif itu sebabnya kami tidak bisa hanya menetapkan hanya meneruskan nilai ini mundur seperti itu.
Karena salah satu alasannya adalah sekali Agen berada di antara dua nilai ini ke mana akan pergi.
Itu tidak bisa membingungkan seperti itu.
Jadi bagaimana kita memecahkan masalah ini apa yang akan kita lakukan.
Dan di sinilah kita akan mulai memperkenalkan persamaan Belman dalam bentuk aktualnya secara perlahan langkah
demi langkah.
Jadi persamaan Belman terlihat seperti ini.
Jadi kita sudah bicara tentang nilai berada dalam keadaan tertentu seperti keadaan Anda saat
ini atau keadaan apa pun dan ada juga.
Dan sebagai Perdana adalah negara bagian berikut negara bagian di mana Anda akan berakhir setelah negara bagian dan
dengan mengambil tindakan bersama.
Tetapi kita tahu bahwa ada banyak tindakan dan agen dapat mengambil dan itu sebabnya kita punya Max ini di sini.
Jadi dengan mengambil tindakan apa yang akan terjadi pada agen, jadi katakanlah kita dalam keadaan seperti dengan mengambil
tindakan dalam aset negara dan kita mengambil tindakan.
Apa yang akan terjadi adalah akan langsung mendapat hadiah dengan masuk ke negara baru.
Dan ingat bahwa hadiah bisa menjadi satu atau plus satu atau minus satu jika itu di akhir permainan atau bisa
menjadi nol jika itu sepanjang permainan dalam hal ini hadiah kami sepanjang permainan adalah nol.
Jadi itu hadiah Plus kita akan masuk ke negara baru yang memiliki nilai s prima.
Jadi itulah nilai negara baru dan gamma.
Kami akan membicarakannya sebentar lagi.
Tetapi poin yang saya coba sampaikan di sini atau poin yang saya bahas di sini adalah bahwa Anda memiliki banyak tindakan berbeda yang
dapat kami ambil dan itulah mengapa kami mendapatkan hasil maksimal.
Jadi dengan mengambil tindakan kita mendapat hadiah Plus kita berakhir di negara baru.
Jadi untuk setiap langkah keluar dari dalam kasus kami sebelum tindakan kami yang mungkin untuk setiap
tindakan yang mungkin kami akan memiliki persamaan seperti ini
Jadi ini akan memiliki nilai karena mereka akan memiliki nilai yang berbeda untuk setiap satu
dari empat tindakan dan kita akan melihat hanya maksimum karena tentu saja agen ingin mengambil keadaan optimal.
Jadi jika dia dalam keadaan s dia akan melihat nilai-nilai ini dia akan menemukan maksimum berdasarkan
tindakan dan akan mengambil tindakan yang membutuhkan maksimum dari nilai-nilai ini.
Jadi semoga masuk akal mengapa kami mengambil yang maksimal di sini.
Kemudian begitu kita mendapat hadiah dan nilai yang mengatakan mengapa kita memiliki parameter Gabaa di sini.
Yah itu ada di sana untuk menyelesaikan masalah di mana agen tidak tahu ke mana harus pergi karena tidak
bisa.
Ini membandingkan nilai dua negara di kedua sisi dan mereka sama.
Itu sebabnya para penjudi menyebut faktor diskon sehingga kita akan melihatnya
dan lebih memahami.
Jadi mari kita ambil formula saya akan meletakkannya di sini di kanan atas.
Dan sekarang kita akan menganalisis apa nilai dari berbagai negara.
Dan setiap negara bagian di sini adalah bujur sangkar.
Tidak.
Jadi salah satu dari ini salah satu dari kotak putih ini adalah keadaan yang saya maksudkan kita akan
menghitung nilai berada di negara itu.
Jadi mari kita mulai dengan kotak.
Apa nilai berada di negara ini.
Kita perlu mengambil nilai maksimum ini di semua tindakan.
Dan kita tahu bahwa nilai ini mewakili dimaksimalkan ketika kita semakin dekat ke garis finish dan
itulah cara itu dibangun dan hanya dengan melihat Anda dapat melihat karena inilah yang mendapat
hadiah dan di sini ada faktor diskon dikalikan dengan nilai berikutnya negara.
Dan masuk akal bahwa itulah cara kita membangun persamaan itu sehingga masuk akal bahwa dari sini
maksimum nilai ini adalah jika kita bergerak ke kanan.
Jadi begitulah kita menghitung nilai-nilai yang nilai dari negara ini disebut maksimum atau sama dengan
nilai ini.
Jika kita bergerak ke kanan jika kita mengambil tindakan untuk bergerak ke kanan.
Jadi, apa nilai ini nantinya.
Baik hadiah pindah ke kanan sama dengan 1.
Dan terlepas dari apa warna gamma kita tidak memiliki nilai di negara karena kita sudah
dalam kondisi terbaik.
Jadi ini adalah tahap terakhir.
Itu tidak akan memiliki nilai, kami hanya mendapatkan hadiah di sini dan itulah akhir dari permainan.
Jadi nilainya akan sebesar ini akan sama dengan 1.
Dan itu sebabnya nilai negara seperti di sini sama dengan 1.
Sekarang segalanya menjadi menarik ketika kita bergerak ke kiri ketika kita bergerak mundur sedikit.
Jadi sekarang hitung nilai dari berada di negara ini dan untuk itu kita akan membutuhkan Gabaa.
Jadi katakanlah faktor diskon kami adalah nol koma sembilan dan masuk akal apa faktor diskon setelah
kami menghitungnya.
Jadi dari sini hanya berdasarkan intuisi kita dan berdasarkan karena kita tahu bagaimana ini bekerja bagaimana ini bekerja.
Kita tahu bahwa tindakan terbaik yang mungkin adalah pergi ke kanan karena dari sini kita pergi ke sini.
Jadi itu berarti maksimum akan dicapai dalam keadaan ini Anda pergi ke kanan.
Jadi mari kita lihat apa yang terjadi jika kita pasang di sini.
Jadi, jika Anda pergi dari sini ke sini, Anda tidak akan mendapatkan hadiah Anda akan menjadi nol.
Tapi kemudian Anda akan mendapatkan camis yang mendapat nol koma sembilan kali nilai negara baru yang satu.
Jadi dalam hal ini nilai seluruh hasil ini adalah 1 kali 0. 9 kali satu sama dengan 2. 9.
Jadi itu semua nilai per.
Jadi jika kita menghitung ini sekarang Anda akan melihatnya dari sini.
Kita tahu hanya dengan melihat labirin yang kita tahu karena kita sebagai manusia karena kita memahami
bagaimana persamaan ini bekerja tentu saja agen AI harus bereksperimen dengan hal-hal ini.
Tetapi karena kita memiliki seperti bola kristal, kita dapat melihat seluruh labirin ini.
Kami menyukai pandangan mata burung itu sekarang.
Kita tahu bahwa tindakan terbaik adalah pergi ke kanan.
Jadi jika kita tancapkan semuanya di sini maka tidak akan ada hadiah plus laporan sembilan kali lipat
nilai di negara 0. 9 adalah nol koma delapan puluh satu dan seterusnya.
Jadi di sini akan menjadi 0. 23 dan dia akan menjadi 0. 66.
Jadi Anda dapat melihat bahwa cara faktor diskon bekerja adalah diskon nilai negara saat Anda
semakin jauh.
Jadi jika Anda terbiasa dengan teori keuangan maka itu adalah sesuatu yang mirip dengan nilai waktu uang seperti apa yang akan Anda pikirkan
dengan cara ini Apa yang Anda inginkan untuk memiliki $ 5 hari ini atau $ 5 dalam 10 hari dari sekarang.
Hanya jika seseorang memberi Anda pilihan, saya akan memberi Anda lima dolar hari ini semua Anda $ 5 10 hari dari
semua.
Tentu saja Anda akan memilih $ 5 hari ini.
Mengapa demikian.
Nah karena Anda dapat mengambil $ 5 dan Anda dapat menginvestasikannya pada tingkat bunga tertentu yang sangat mirip
dengan gamma.
Dan $ 5 Anda dalam 10 hari sebenarnya akan tumbuh menjadi mungkin 5 dolar dan 73 sen atau sesuatu seperti itu.
Dan begitulah nilai waktu dari uang bekerja.
Dan konsep yang sangat mirip di sini.
Dan yang penting untuk dipahami di sini ini hanyalah sebuah teori cara yang menguatkan pembelajaran.
Jadi Richard Belman menghasilkan persamaan ini.
Dan sejak saat itulah kami menggunakannya.
Jadi Anda bisa maju dan menghasilkan persamaan yang berbeda.
Itu tidak harus memiliki Gamla, mungkin ada beberapa faktor lain, mungkin Anda tidak tahu memiliki faktor.
Tetapi pendekatan ini bekerja dan itulah sebabnya kami menggunakan dan inilah yang terlihat sehingga semakin jauh Anda
semakin kecil nilainya di negara bagian dan dalam hal waktu dan uang.
Jika saya bisa mengatakan kepada Anda di mana Anda lebih suka berada, Anda lebih suka berada di sini.
Apakah kamu lebih suka berada di sini.
Anda akan mengatakan saya lebih suka berada di sini.
Jadi kita menciptakan fenomena yang sama dengan nilai waktu uang kita secara artifisial menciptakannya
melalui gamma sehingga untuk mendorong agen atau menginspirasi agen untuk lebih dekat ke garis finish.
Jadi jika seorang agen ditanyai apakah Anda lebih suka berada di sini atau di sini karena cara persamaan ini bekerja, ia
akan memilih untuk berada di sini.
Tidak ada yang lebih dari itu, tidak kurang.
Bukan sesuatu yang dunia lakukan dengan cara ini.
Tidak, itu hanya sesuatu yang kita buat secara artifisial agar agen kita memahami
bahwa ini bagus, bagus, bagus, bagus, tapi bagus telah di
yang satu ini.
Dan dengan begitu Anda bisa melihat semua agen bisa melihat ke arah mana harus pergi.
Jadi dapat melihat bahwa jika saya berdiri di sini, ingat masalah yang kita miliki atau dia berdiri di sini jadi jika
Anda berdiri di sini saya turun atau jika saya tiba-tiba di sini untuk naik atau apakah saya turun.
Nah sekarang tidak ada masalah lagi karena dia bisa melihat bahwa sebenarnya lebih baik naik karena
nilainya ada di sini.
Dan kemudian dari sini dia harus benar karena nilainya lebih besar di sini daripada di sini.
Dan kemudian dari sini adalah Bertschi ke kanan karena nilai di sini lebih besar dari yang Anda tahu.
Dan dari sini dia sudah tahu bahwa dia harus benar karena dia akan mendapatkan hadiah satu di sini.
Jadi begitulah keseluruhan pendekatan ini bekerja.
Sekarang mari kita lihat sekilas alun-alun.
Jadi bagaimana kita menghitung nilai dalam kotak ini.
Nah di sinilah segalanya menjadi rumit.
Jadi dari sini Anda mungkin tidak benar-benar ke kiri kanan Anda mungkin benar-benar pergi kanan sehingga kita bisa terus seperti itu
karena mungkin sebenarnya lebih pendek untuk pergi dengan cara ini
Jadi apa yang akan kita lakukan adalah kita akan menghitung nilainya terlebih dahulu.
Dan karena jelas dari sini cara terbaik untuk pergi adalah naik.
Sekali lagi itu karena kami melihat kru kami memiliki bola kristal, kami dapat melihat sesuatu dan Anda akan
melihat lebih jauh di bagian ini Anda akan melihat bagaimana agen sebenarnya mengeksplorasi ini memahami ini pada suka
mereka melalui eksperimen.
Tetapi bagi kita, kita tahu bahwa lebih baik untuk pergi dengan cara ini sehingga kita akan menghitung nilai
di sini dan itulah sebabnya kita akan menghitung nilai dalam kotak ini terlebih dahulu.
Jadi di sini kita memiliki tiga kemungkinan tindakan.
Pada kenyataannya kita memiliki empat, kita juga bisa ke kiri.
Agen itu secara hipotetis dapat menekan ke kiri dan menabrak dinding dan tinggal di sini.
Tetapi untuk set kesederhanaan yang akan menunjukkan tindakan yang kita tahu apa yang kita ketahui dan memiliki
bola kristal kita tahu tindakan mana yang sebenarnya mengarah pada sesuatu selain dari keadaan yang
sama lagi.
Jadi di sini dari sini kita tahu lagi hanya karena kita memiliki bola kristal, kita tahu bahwa cara terbaik untuk pergi
adalah dengan cara ini seorang agen tentu saja harus bereksperimen dan menemukan cara terbaik dan Anda akan melihat bagaimana
itu terjadi.
Lebih jauh ke bawah di bagian Anda akan melihat sebenarnya bagaimana agen berjalan dan bagaimana Anda akan bereksperimen
mencoba menemukan nilai-nilai ini.
Tapi bagi kami, kami tahu itu benar.
Jadi di sini jika kita tancapkan semuanya dalam satu sehingga maksimum output terbaik adalah ketika Anda naik.
Dan inilah laporan 9: 0 Jadi Anda memasukkannya ke dalam.
Anda mendapatkan nol koma sembilan.
OK jadi kalika yang menghitung ini.
Pendekatan yang sama.
Ini adalah Anda memiliki tiga cara Anda bisa pergi.
Sebenarnya empat untuk agen tetapi bagi kita kita bisa melihat itu hanya tiga.
Jadi nol koma delapan puluh satu dari sini Anda punya NOL koma tujuh puluh tiga.
Dan itu benar-benar terkait baik dengan nilai ini karena di dalam kamu jika kamu diskon lagi kamu menempatkan 66 dan
di sini kamu punya 0. 23 karena ini adalah rute yang optimal.
Jadi begitulah.
Itulah nilai-nilai semua kondisi ini.
Dan sekarang Anda dapat melihat bahwa karena kami telah membuat persamaan ini atau kami telah membuat
secara sintetik seluruh konsep ini dari semakin dekat Anda ke garis akhir, semakin berharga keadaan itu bukan karena kami takut bahwa
sekarang cukup jelas untuk agen mana yang harus pergi.
Dan kita akan berbicara lebih banyak tentang itu di masa mendatang.
Saya harap Anda menikmati sesi hari ini dan saya tahu ini sedikit mungkin terdengar agak sangat mendasar pada tahap ini, tetapi saat
kita melewati bagian ini kita akan menambahkan sedikit lebih rumit untuk itu
Pada saat yang sama jika Anda tidak bisa menunggu jika Anda ingin melompat ke dalamnya maka ada kertas yang
dapat Anda lihat dan itu adalah kertas asli oleh Richard Belman.
Ini disebut teori pemrograman dinamis dari tahun 1954.
Dan Anda dapat menemukannya di tautan ini.
Dan di sana Anda pergi sehingga Anda dapat melompat langsung ke dalamnya dan membaca dari penulis persamaan Belman.
Namun perlu diingat bahwa ini adalah kertas yang cukup matematis.
Dan pada catatan itu saya akan mencari Anda berikutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.