Merhaba ve self-driving araba Maggio için tekrar hoşgeldiniz.
Yapay zekayı uygulayacağımız ortamı açıklayacağım ve tabii ki kendisini sürükleyecek ve engellerden
kaçınacak arabayı da içeren bir yol izleyeceğim ve üzerinde bazı yollar ve
bazı bloklar çizilecek olan araba. arabalarımız etrafında gezinmek için.
Bu nedenle, bu arabayı, sınırları aşmadan bildiğiniz yolda sürmek ve yolun içine
koyacak bazı engellerden kaçınmak için bu yapay zekayı inşa edeceğiz.
Bu oldukça heyecan verici bir mücadeledir.
zeka olan apeks ve tavuk olduğunu görebileceğiniz Aslında iki ayrı dosya var.
Aracınızı nasıl satacağınızı eğitmek için tüm eğitimi verecek olan yapay
Ve bulduğumuz bir haritamız, tüm bu çevreyi oluşturan kod.
Yani aslında 200 satırlık bir kod olan bu kod biraz daha fazla.
Dolayısıyla bu kod genellikle AI ile alakalı değildir.
Çevreyi harita yapmak için sadece bir kod.
Bu nedenle bölümlerin her birini açıklamak için birer birer inceleyeceğim,
ancak yapay zekaya odaklanmak isteyeceğiz, çünkü bu kodu satırdan sıfırdan uygulamayacağız.
Ancak, neler olup bittiğini anlamak için bölümleri tek tek dolayım.
İlk önce herhangi bir kod için merkezi kütüphaneleri içe aktarıyoruz.
Bazı görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için bazı kütüphanelere ihtiyacımız var, bu da tüm küp paketlerini içe aktarmaktan daha iyi.
Bu çok önemli değil çünkü Cavey'ye özgü bu, haritayı yapmak için kuduz kullanıyoruz.
Ve bu nedenle, bu haritayı yapabilmek ve haritaya bazı araçlar ekleyebilmek için birçok sınıf ve
nesne içe aktarıyoruz.
Tamam, o zaman bu çizgi önemlidir.
Bu çizgi birbiriyle ilişkili çünkü temelde beynimizi arabanın beynine ithal ediyoruz ki bu beynin sınıfta
ve sınıfta öğretmenin yaptıkları bir başka jet olacak.
Yapay zekamızın kendisi.
Aşağıdaki öğreticilerde sınıfta dequeue'u uygulayacağımızı göreceksiniz.
Ve derin Q ağları için dequeue örneğini tahmin etmiş olabilirsiniz.
Bu yüzden, bir dequeue öğrenme ağını uygulayacağız ve sonra hazır
olduğumuzda AI'dan bu satırla içeri aktaracağız ve elbette gözler bir python dosyası.
Tamam.
Bu yüzden bunu uygulamak için sabırsızlanıyorum.
heyecan verici olacağını göreceksiniz, çünkü ben sayesinde otomobil kendisini sürdürecek.
Bu oldukça yolculuk olacak, ancak bunun çok
Tamam.
Ve şimdi sonraki bölümlere geçmeden önce bu arabayı nasıl trenleyeceğimizi açıklamak zorundayız.
Şu anda sinir ağını açıklamayacağım, ancak aracın kendini sürmek için
nasıl tren kurabileceğimizi ve engellerden kaçınma fikrini açıklayacağım.
Yani bazı duvarlardan veya bazı engellerden kaçınmak için gerçek bir araba yetiştirmek isterseniz, gerçek hayatta bunu biliyorsunuzdur.
Ne yapardın peki.
Kesinlikle gerçek duvarları ya da gerçek engelleri almazsın ve arabanı onlara çarparak.
Bu size çok para kazandıracaktır.
Bunun yerine daha akıllı bir düşünce, arabanı cezalandırmak değil, bir duvarı ya da bir engeli parçaladığında değil,
bir kumun üzerine geldiğinde değil.
Sanki bir alanınız var gibi.
Bu alanın üzerinde arabanın üzerinde kalması gereken bazı yollar vardır ve yollar bazı kumlarla sınırlandırılmıştır.
Ve araba her merkeze gittiğinde sanki bir engel oluyor gibi görünüyor çünkü bir
araba araba bir yere girdiğinde yavaşlayacak ve aracın cezalandırılmasını sağlamak için bunun cezalandırılmasını
sağlayacağız.
Yapay zekanın temel bir noktası da budur.
Kötü kelime, araba birtakım anlamlara geldiğinde yavaşlar ve yavaşlar.
Tamam.
Ve bu nedenle burada son metni tanıtıyorum ve bu yüzden.
Haritada bazı kokular çektiğimizde bellekteki son noktanın koordinatları.
Tamam.
beyin dediğimiz ve bizim sinir ağımızı içeren yapay zekamızı elde ederiz ve bunu beyin
diyeceğiz çünkü aslında bu aracın beyinidir ve Erişte Ağı içerir.
Sonra da
Tamam.
Böylece, bu kod satırında gördüğünüz gibi, sınıftaki öğretmende nesneler yaratıyorum.
Sınıfları ve nesneleri hatırlatmak isterim, ancak nesne Brenna'nın sınıfa ve 5: 3 ve 0
gayretsizleştirmesine neden olur. 9 sınıfın girdileri.
Bu çok basit olan beş, beş boyutlu bir şekilde kodlanmış olan durumlara karşılık gelir
ve haritadaki ortamda neler olduğunu mükemmel şekilde tarif ettiklerini göreceğiz.
üç eylemin sola doğru gittiği veya sağa döndüğü eylem sayısıdır.
Ardından üç, olası 9 yine dequeee öğrenme algoritmasında bir parametredir.
Pekâlâ, dönme hareketi var.
Dolayısıyla dönme hareketi üç öğeden oluşan bir vektördür.
020 ve eksi 20.
Ve bu yüzden bunu yapmak zorundayız, çünkü eylemler üç sayı 0 1 ve 2 ile kodlanır ve bu eylemin
iki dönme vektörünün endekslerine karşılık gelir.
Örneğin t zamanında seçilen eylem sıfır ise.
İyi sıfır, bu eylemin iki dönme vektörünün endeksine karşılık gelir ve 0 indeksinin değeri sıfırdır.
Ve bu nedenle, seçilen eylem 1 ise, o halde düz gideriz.
Birincisi, bu eylemin endeksine iki ek vektör ile karşılık gelir ve
bir sonraki vektörün değeri 20'dir.
Yani 20, 20 derecelik bir dönüşüme karşılık gelir ve bu, kodun sağa 20
derece gideceği anlamına gelir ve daha sonra seçilen eylem bu vektör için bu eylemin dizinine denk gelirse.
Ve bu nedenle kod eksi 20 derecelik bir dönüş yapacak ve bu nedenle sola gidecektir.
Pekâlâ, sol ödül olan Voivode'u tanıtıyoruz, çünkü her aşamada son sözü alacak.
Kartın bir anlam ifade etmediğini, ardından ödülün pozitif olmasını hatırlayın.
Ve eğer kod bir anlamda iyi giderse, kötü bir ödül alır ve bu değişken
her zaman H20'yi aldığı bu ödülü içerecektir.
Ve sonra skoru içeren bir vektör olan skorları başlatırız.
Hepsi değil, ödül.
Sürgülü bir pencerenin üstüne çıkın, böylece biliyorsunuz ki, ortalamanın bir eğrisi ile zamana
göre ödüllendirilebiliriz.
Pekâlâ, bu kod bölümünde haritayı başlatıyoruz, böylece başlatıyoruz.
Örneğin sözü geçen değişken.
Bu çok önemli.
İkinci değişken aslında hücrelerin haritanın pikselleri olacağı ve her hücrede
1 olacak bir dizi olacak.
Başlangıçta herhangi bir merkez yoksa bir anlam ifade edersek bir şey çizmezsiniz.
Dolayısıyla hiçbir anlamı kalmayacak ve bu nedenle merkez dizisinin tüm hücreleri sıfır olacaktır.
Her yerde sıfırlar olacak ve anlam kazandığımız hücreler alınıp
bir anlam çıkaracağız, hemen buradaki sıfırların hepsiyle eşitlik ve sıfırlar göndererek yarış başladık.
O zaman hedefimiz olan bu önemli şey var.
Böylece amaç, haritadaki arabayı eğitecek bir noktadır.
Yani bir varış noktası gibi.
Peki bu hedef ne olacak.
Peki bu harita sol üst köşesine gitmek için arabayı eğitmek için haritanın sol
üst köşesinde olacak.
Ve sonra harita üst sol köşesine ulaştığında aşağıdaki senaryoyu tahmin edebilmemiz
için haritanın sağ alt köşesine doğru eğilim göstereceğiz.
köşesi bir şehrin havaalanıdır ve haritanın sağ alt köşesi şehrin şehir merkezidir.
Haritanın sol üst
Ve biz havaalanı ve şehir arasında bazı turlar yapmak için bir taksi ya da Uber eğitiriz.
Ve tabii ki daha zorlu yollar çizerek ve taksinin havaalanından şehir merkezine
gidebilecek durumda olup olmadığını görmek için cadde üzerinde gittikçe daha fazla engel
ekleyerek bu taksiye zorlaşacağız.
Bu yüzden eğlenceli olacak.
Ve bu yüzden ekranın sol üst köşesinde olan havaalanı olan ilk
hedefin koordinatlarını ayarlayacağım.
Dolayısıyla harita böyle bir kare gibi olacak ve koordinatları 00 olan
orijin koordinatları burada.
Ve burada bu mesafe daha büyük.
Dolayısıyla, 20 ve Najah eksi 20 koordinatları bu nedenle burada haritanın sol üst köşesinde olacak.
Ve neden sıfır değil 20'yi seçtim?
Bunun nedeni arabayı surlara koşmamak için eğitmek istiyoruz.
Duvarlara da tren yapmak istediğimizi biliyorsunuz ve bu nedenle sıfır olmayacak çünkü
aracın gitmeye dokunduğumuz yere dokunmasını istemiyoruz.
Bu noktayı hemen buraya koymalıyız ve o zaman sadece arabadan yola şimdiki
mesafeyi veren son uzaklık değişkenini tanıtıyorum ve sıfıra başlatıyorum.
Tamam.
Ve şimdi araba ve oyunu yapmak için zamanı.
Böylece iki sınıfı araba için bir sınıf ve oyun için bir sınıf yapacağız.
Ve bu sınıfların içinde zaten AI ile bazı bağlantılar kuracağız.
Bunu bir sonraki Statoil'de yapacağız.
Ve o zamana kadar tadını çıkarın.