Часть 1 - Основные концепции обучения с подкреплением Введение Обучение с подкреплением - это метод машинного обучения, с помощью которого мы можем разработать агента, который может получать опыт, взаимодействуя с окружающей средой, и по мере того, как он совершает больше ошибок, он учится изменять свое поведение, чтобы избежать штрафов и получить выгоду. больше наград. То, что вы собираетесь прочитать, будет частью серии статей, в которых мы рассмотрим взлеты и падения при..

MCTS — это востребованный алгоритм обучения с подкреплением в таких играх, как шахматы, го, крестики-нолики и т. д. Что такое MCTS и почему он так хорош для игр? Узнайте больше в этом блоге… [Следующий пост является выдержкой из моего блога на soumilrathi.com . Если вы хотите прочитать больше такого контента, посетите его!] Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) широко считается одним из лучших алгоритмов обучения с подкреплением для принятия решений в настольных играх, чтобы найти..

Обучение и собственный алгоритм искусственного интеллекта Энни Пейтс (Элизабет), Девин Куинн Аннотация Wordle - это игра на угадывание слов, в которой агенты пытаются угадать заранее определенное слово из пяти букв за шесть догадок, используя обратную связь от игры о буквах, использованных в предыдущей догадке, и их размещении. Многие алгоритмы могут быть полезны для оптимизации предположений и угадывания целевого слова. Мы используем поиск по дереву Монте-Карло, обучение с..