WEBVTT 00:00.620 --> 00:03.480 Helen yapay zeka kursuna geri dönecek. 00:03.510 --> 00:08.760 Bugünün öğreticisinde, A-3 dünyasına ilk adımı atıyoruz, bkz. Ilk adım olarak, 00:08.760 --> 00:11.220 onaylanmanın ne anlama geldiğini bulacağız. 00:11.400 --> 00:14.270 Yani A-3 C eşzamanlı bir avantaj sağlar. 00:14.310 --> 00:16.040 Oyuncu eleştirmen algoritması. 00:16.260 --> 00:23.310 Bu, Google'da bir grup araştırmacı tarafından 2016'da derin bir zihin geliştirilmiş ve yapay 00:23.370 --> 00:27.760 zeka için en yeni algoritma olan bir algoritma. 00:27.780 --> 00:33.120 bildirim var ve bunu, kursta özellikle pratik öğreticilerde daha tartışacağız. 00:33.390 --> 00:35.050 Şimdiye kadar birçok 00:35.160 --> 00:42.000 Ancak yine de bu algoritma, derin konvolüyonel Q öğrenme ağlarını içeren her şeyi suyu 00:42.240 --> 00:45.870 sudan tamamen dışarı atar ve daha hızlıdır. 00:45.930 --> 00:50.300 Eğitim için daha az zaman alır ve daha iyi sonuçlar alır. 00:50.340 --> 00:55.680 Bu yüzden dersin bu bölümünde referans olacağız ve daha önce de 00:55.680 --> 01:02.140 değindiğimiz gibi, ilk yayınlanan A-3 denize yayınlanan gazetede yayında daha fazla sayıda makaleye 01:02.140 --> 01:09.030 atıfta bulunacağız, daha derin uygulama öğrenmenin senkron yöntemleri deniyor, neden Vladimir minae ve Google'ın 01:09.140 --> 01:15.660 derin madendeki diğerleri, size şimdi bu yazıyı gösteriyor, böylece giriş yapmış oluyorlar. 01:16.020 --> 01:24.180 Bu yüzden, sana göstermek istediğim bu yazı var, böylece onun için bir fikir edinip hazır 01:24.180 --> 01:25.180 olmasını sağlayabilirsin. 01:25.380 --> 01:33.270 Ve elbette, makaleyi okumak ve tam olarak ne konuştuklarını anlamak için 01:33.270 --> 01:39.900 şiddetle tavsiye edilir ve pratik öğreticiler boyunca Adlon'un kağıdın 01:39.900 --> 01:48.240 belirli bölümlerini, belirli paragraflar veya bölümler aracılığıyla götüreceğini göreceksiniz. o noktada 01:48.300 --> 01:51.870 programlanacak olan şeyle alakalı olmak. 01:51.960 --> 01:57.810 yapıldığını ve ancak çok sayıda referans olduğunu da ancak alanın bir parçası gibi, 01:57.810 --> 02:04.890 en sonunda bunun ve farklı algoritmaları karşılaştırabileceklerini karşılaştırmak gibidir. Sonuçlar ve burada işaret etmek istediğim şey bu. 02:04.920 --> 02:09.950 Burada işaret etmek istediklerim, gördüğünüz gibi, bunun içine bir sürü araştırmanın 02:10.170 --> 02:11.450 Bu yüzden biraz zum yapalım. 02:11.580 --> 02:18.090 Böylece, burada Google'ın derin madenlerindeki eğitimlerini görebiliyorsunuz veya tıpkı puanlarda yaptığımız 02:18.150 --> 02:20.550 gibi oyunlardaki algoritmalarını değerlendiriyorlar. 02:20.550 --> 02:27.690 Dolayısıyla oyun aynı zamanda simüle edilmiş bir çevre veya küçük bir çevre olduğundan belirli kurallara sahip sınırlı 02:27.690 --> 02:32.780 bir çevre olduğundan bu yapay zekanın bu oyunlarda ne kadar iyi yaptığını 02:32.790 --> 02:33.570 anlamak istiyorlar. 02:33.570 --> 02:34.080 Ve işte gidiyoruz. 02:34.080 --> 02:34.670 Kesinlikle. 02:34.680 --> 02:43.200 Onların çoğunu bulabileceğiniz tüm bu oyunları açık bir spor salonunu ve birlikte çalıştığımız 02:43.200 --> 02:44.250 oyunları bulabilirsiniz. 02:44.250 --> 02:46.940 Mesela bu bölümde koparma çalışmaları yapıyoruz. 02:46.940 --> 02:50.600 Koparma için de görebileceğiniz gibi burada da var. 02:50.610 --> 02:55.470 Dick un'un vurguladığı en iyi algoritmaya sahip olduklarını cesur buldular, bu yüzden 02:55.470 --> 03:02.180 birlikte çalıştığımız algoritma ve daha sonra bazı diğer algoritmalar var ve ardından A-3 görüyoruz, LSD'nin uzun veya 03:02.180 --> 03:03.540 kısa süreli hafızası . 03:03.540 --> 03:08.270 Yani dersin bu bölümünde uygulayacağımız şey, A-3'te daha da güçlü hale 03:08.280 --> 03:10.270 getiren Ekibimizle birlikte göreceksiniz. 03:10.320 --> 03:15.620 Gördüğünüz gibi koparma en iyi sonuca sizler üçlüler tarafından ulaşılır. 03:15.630 --> 03:17.010 İşte puan. 03:17.110 --> 03:19.680 Altı altı puan sekiz, diğerlerine kıyasla. 03:19.890 --> 03:28.740 Ve ayrıca, çoğu için şu ki daha büyük bir resim görünümü alırsanız, kalın olanların çoğunun 03:28.800 --> 03:31.990 aslında bu son sütunda olduğunu görebilirsiniz. 03:32.010 --> 03:36.990 iyi performans gösterdiğini görebilirsiniz. Ancak A-3 cel ystem en iyisini yapar. 03:36.990 --> 03:43.890 Yani evet gerçekten diğer algoritmaların daha iyi performans gösterdiği bazı oyunlar var ancak derin Dijk 03:43.890 --> 03:50.600 un'un aslında herhangi oyunlarda daha iyi performans göstermediğini görebilirsiniz ancak diğer algoritmaların diğer algoritmaların daha 03:50.640 --> 03:57.570 Çoğu durumda, bu topun bu topu bu topraklarda oynadığını vb. Görebilirsiniz. 03:57.570 --> 04:01.910 Böylece atrezi sisteminin gerçekten güçlü bir algoritma olduğunu görebilirsiniz. 04:01.920 --> 04:08.430 Gerçekten yapay zekanın ön saflarında yer alıyor ve tam da bunu uyguluyor olacak. 04:08.610 --> 04:15.600 Öyleyse çok heyecan verici bir bölüm öncesinde bu kağıda geçmenizi ve gerçekten 04:15.600 --> 04:18.170 bahsettiğimiz şeyleri hissetmemizi cesaretlendiriyoruz. 04:18.420 --> 04:24.650 ve Stroh'un pratik tarafı olan şeylerin özellikle pratik yüzü boyunca ayrıntılı bir şekilde inceleneceğiz. 04:24.660 --> 04:27.240 Ve daha sonra bu bölüm boyunca 04:27.240 --> 04:33.060 Aslında burada bulunan sahte koduyla çalışacağız ve 04:33.060 --> 04:33.470 olacağız. 04:33.570 --> 04:37.010 Bu yüzden nasıl uygulayacağınızı ve bununla nasıl çalışacağımızı göstereceğim. 04:37.380 --> 04:42.680 Ve bu notada umarým bu yazýdan zevk alýrsýn ve bir dahaki sefere görmeyi dört gözle bekliyorum. 04:42.690 --> 04:44.270 Ve o zamana kadar AI zevk.