5 الگوریتم های لازم برای ساخت نمایندگان هوش مصنوعی (راهنمای مبتدیان)
اگر با عوامل هوش مصنوعی شروع به کار می کنید ، درک این 5 الگوریتم کلیدی پایه و اساس محکمی به شما می دهد. بیایید آنها را به سادگی تجزیه کنیم:
1⃣ q-learning
as الگوریتم یادگیری تقویت کننده که به عوامل هوش مصنوعی کمک می کند با یادگیری از پاداش تصمیم گیری کنند.
→ به آن فکر کنید مانند آموزش سگ با رفتار – اقدامات خوب پاداش می گیرند!
2 شبکه Q Deep (DQN)
→ یک نسخه به روز شده از یادگیری Q که از یادگیری عمیق (شبکه های عصبی) برای کارهای پیچیده استفاده می کند.
→ به بازی های اصلی AI مانند آتاری و شطرنج کمک می کند!
3⃣ یک جستجو (A-star)*
as الگوریتم مسیریابی که به AI کمک می کند کوتاهترین مسیر را پیدا کند (که در نقشه ها ، بازی ها و روباتیک استفاده می شود).
→ مانند GPS برای عوامل AI!
4⃣ روشهای شیب سیاست
→ به جای ردیابی پاداش فقط ، این روش مستقیماً استراتژی AI (خط مشی) را بهینه می کند.
→ عالی برای آموزش هوش مصنوعی در فضاهای اقدام مداوم (به عنوان مثال ، اتومبیل های خودران).
5⃣ جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS)
→ یک تکنیک جستجوی هوشمند که به AI کمک می کند تا حرکات احتمالی را ارزیابی کند (مشهور به قدرت Alphago).
→ مانند یک شطرنج که فکر می کند چندین حرکت به جلو فکر می کند!
آیا می خواهید عمیق تر شیرجه بزنید؟ بیایید هر یک قدم به قدم را کشف کنیم! 🚀
1 ⃣ q یادگیری: ردیاب پاداش
چه کاری انجام می دهد: به هوش مصنوعی می آموزد اقداماتی را انتخاب کند که بیشترین “امتیاز” را کسب کند (مانند یک بازی).
چگونه کار می کند:
هوش مصنوعی یک برگه تقلب (جدول q) را نگه می دارد که اقدامات در شرایط مختلف به بهترین وجه کار می کنند.
این با آزمایش و خطا می آموزد ، ورق تقلب را با گذشت زمان به روز می کند.
مثال: آموزش یک ربات برای حرکت در پیچ و خم با پاداش دادن به آن برای یافتن خروجی.
2 ⃣ Deep Q-Network (DQN): ردیابی پاداش باهوش تر
چه کاری انجام می دهد: ارتقاء Q-Learning برای کارهای پیچیده (مانند بازی های ویدیویی).
چگونه کار می کند:
به جای یک برگه تقلب ساده از یک شبکه عصبی (مانند مغز) استفاده می کند.
تجربیات گذشته را برای یادگیری سریعتر به یاد می آورد.
مثال: یک AI که با تمرین بارها و بارها تسلط دارد.
3⃣ A (A-Star): GPS برای AI*
چه کاری انجام می دهد:کوتاهترین مسیر را از A تا B (که در بازی ها/نقشه ها استفاده می شود) پیدا می کند.
چگونه کار می کند:
برای جلوگیری از مسیرهای بی فایده ، فاصله واقعی + حدس های هوشمند را ترکیب می کند.
مثال: یک شخصیت بازی که سریعترین مسیر را در اطراف موانع پیدا می کند.
شیب سیاست 4⃣: مربی اکشن
چه کاری انجام می دهد: به طور مستقیم به AI می آموزد که چه کاری باید انجام شود (به جای پیگیری پاداش).
چگونه کار می کند:
احتمالات را تنظیم می کند – مانند تنظیم یک شماره گیری برای ترجیح اقداماتی که به بهترین وجه کار می کنند.
مثال: آموزش یک بازوی روباتیک برای گرفتن هموار.
5 ⃣ جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS): استاد شطرنج
چه کاری انجام می دهد: با شبیه سازی حرکات آینده ، به برنامه ریزی AI کمک می کند.
چگونه کار می کند:
برای انتخاب بهترین استراتژی سناریوهای تصادفی “What-If” را پخش می کند.
مثال: Alphago با پیش بینی 100 حرکت پیش رو ، قهرمانان جهان را ضرب و شتم می کند.
چرا این مهم است
این الگوریتم ها همه چیز را از ربات های بازی گرفته تا اتومبیل های خودران می کنند! با یادگیری Q یا A*شروع کنید ، سپس دیگران را راحت کنید.
💡 برای نکته:
سعی کنید یک نسخه ساده از یک را مانند یک حل کننده پیچ و خم با Q-Learning کدگذاری کنید!
سوالی دارید؟ در زیر بپرسید! learning یادگیری مبارک! 😊
