WEBVTT 00:01.050 --> 00:03.770 Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială. 00:03.810 --> 00:08.280 Și astăzi vorbim de Mark de procese decizionale sau de M. D .. 00:08.760 --> 00:11.120 Hai să vedem ce avem astăzi. 00:11.430 --> 00:14.060 Ultima dată am oprit conceptul de hartă. 00:14.070 --> 00:19.980 Deci, pentru că am calculat valorile bazate pe ecuația Belman, putem extrage această hartă pentru agentul nostru 00:20.010 --> 00:21.060 pe acest labirint. 00:21.240 --> 00:27.570 Și, în principiu, ceea ce înseamnă asta este în cazul în care ange un agent începe să spunem că începe de acolo. 00:27.570 --> 00:33.270 Știe exact pașii care trebuie urmați pentru a ajunge la linia de sosire, astfel încât să urce la dreapta. 00:33.270 --> 00:35.040 Bine și terminat. 00:35.070 --> 00:37.540 Și astfel întrebarea este că asta este. 00:37.590 --> 00:39.780 Este într-adevăr atât de simplu. 00:39.780 --> 00:44.690 Este întărirea învățării într-adevăr că știți pentru lipsa unui cuvânt mai bun plictisitor. 00:44.790 --> 00:46.420 Este da. 00:46.440 --> 00:50.830 Odată ce ai matematica asta e tot ce trebuie să faci este că ai făcut-o plină de ele. 00:51.090 --> 00:55.460 Realitatea este că nu este chiar atât de simplu. 00:55.500 --> 01:01.020 Și este un lucru bun pentru că face ca acest curs să fie mai interesant pentru noi și putem rezolva de 01:01.020 --> 01:02.610 fapt probleme mult mai complexe. 01:02.610 --> 01:05.460 Deci, aici vine un semn al unui proces. 01:05.490 --> 01:07.770 Dar mai întâi vom vorbi despre două lucruri. 01:07.760 --> 01:11.450 Suntem în căutarea deterministă față de căutarea nedeterminată. 01:11.700 --> 01:14.750 Hai să vorbim despre conceptul de căutare deterministă. 01:14.820 --> 01:21.570 Acesta este agentul nostru în labirint și căutarea deterministă înseamnă că, dacă agentul decide să meargă, atunci ceea ce 01:21.570 --> 01:26.980 se va întâmpla este de 100 la sută probabilitatea că va merge în sus. 01:27.030 --> 01:28.700 Exact asta se va întâmpla. 01:28.700 --> 01:29.740 Nu există alte opțiuni. 01:29.740 --> 01:33.690 Odată ce spuneți că mergeți în sus sau faceți clic pe săgeata sus se va ridica. 01:33.690 --> 01:35.070 Nu există alte opțiuni. 01:35.250 --> 01:41.950 Acum, pe de altă parte, căutarea nedeterministă este atunci când agentul nostru spune că vrea să meargă în sus. 01:42.130 --> 01:44.430 Sunt de fapt câteva opțiuni. 01:44.460 --> 01:48.820 De exemplu, ar putea exista trei opțiuni și vom arăta un exemplu în care există trei 01:48.830 --> 01:53.400 opțiuni, dar nu trebuie să fie o limită la trei înainte ca aceasta să fie diferită 01:53.400 --> 01:59.640 în funcție de depinde de problema dacă aleatoria ar putea fi diferită, în cazul nostru ar putea fi trei opțiuni, cu o 01:59.640 --> 02:01.640 șansă de 80% să se ridice. 02:01.860 --> 02:07.500 Dar, cu o șansă de 10 procente, când vrea să meargă, el va merge de fapt spre stânga doar pentru că. 02:07.500 --> 02:11.080 Pentru că așa funcționează mediul în care trăiește lumea. 02:11.430 --> 02:14.840 Și cu un alt cec în șanse de 10 procente, el va merge bine. 02:14.880 --> 02:17.770 Și în acest caz va cădea în firepit. 02:17.850 --> 02:20.730 Deci așa funcționează toate. 02:20.760 --> 02:26.760 Acesta este un exemplu de căutare sigur nedeterministă a unui proces stochastic și care este scopul 02:26.760 --> 02:35.370 acestui lucru este de a face un model mai realist al ceea ce s-ar putea întâmpla într-o lume reală într-o problemă reală din lume, 02:35.370 --> 02:40.560 deoarece foarte rar se întâmplă situații ca aceasta când faci ceva și se întâmplă 02:40.560 --> 02:41.390 exact așa. 02:41.520 --> 02:46.560 Și chiar dacă te gândești la jocuri, să zicem că ai un agent care să joace Pac-Man. 02:46.740 --> 02:51.270 Ei bine, nu întotdeauna este cazul ca, dacă stă în piață, el urcă. 02:51.360 --> 02:54.260 El va obține același rezultat exact de fiecare dată. 02:54.460 --> 02:59.820 Ei bine, într-adevăr va merge în sus, dar poate că într-un caz nu veți fi mâncați de o fantomă în oricare dintre cazuri. 02:59.820 --> 03:01.570 El va fi mâncat de o fantomă. 03:01.590 --> 03:05.970 Așa cum puteți vedea că există oarecare aleatorie pentru că depinde de modul în care fantomele se mișcă și nu 03:05.970 --> 03:07.350 se mișcă mereu în același mod. 03:07.350 --> 03:09.370 Ele nu încep întotdeauna în aceleași locații. 03:09.510 --> 03:16.140 Deci, este foarte logic că este destul de corect că există ceva aleatoriu, există ceva care nu este sub controlul 03:16.140 --> 03:21.810 agentului și asta este doar o modalitate pentru noi de a prezenta acest lucru pentru ca noi 03:21.810 --> 03:27.240 să învățăm cum putem face față și cum care afectează o ecuație Belman cum afectează întreg 03:27.240 --> 03:29.010 procesul de învățare a întăririi. 03:29.070 --> 03:33.780 Dar, în același timp, întâmplările nu se limitează, desigur, dacă mergi sus, există o șansă de 10% să mergi la dreapta sau 03:33.780 --> 03:38.400 la temp și să mergi la stânga sau dacă te duci la șanse de 10% să mergi la dreapta sau la 03:38.400 --> 03:42.840 stânga, re dreapta este o sansa de 10 la suta o sus sau jos subtil limitat la cazul in care 03:42.840 --> 03:45.550 vei incheia pana uneori ai putea avea o problema care este exact. 03:45.570 --> 03:47.390 Uneori, posibilitățile ar putea fi diferite. 03:47.430 --> 03:52.990 Uneori, întâmplările s-ar putea să se fierbe până la altceva, ar putea fi fiert ca un exemplu. 03:52.980 --> 03:58.890 Pantalonii Pacman mănâncă că nu vă mănâncă sau că s-ar putea să se fierbe la ceva diferit. 03:58.890 --> 04:05.550 De exemplu, ca și cum ar fi dacă agentul joacă Doom și apoi este ceva de genul unui monstru 04:05.700 --> 04:11.040 care îl va împușca într-un caz, iar în alte cazuri există o probabilitate ca toți 04:11.060 --> 04:14.380 să fim împușcați și nu vom fi împușcați. 04:14.550 --> 04:19.710 Și așa și așa ceva care este în afara controlului agenților este ceva ce nu pot să prezic. 04:19.710 --> 04:25.740 Aceasta este ceea ce modelăm aici în căutarea nondeterministă și aici am abordat în mod direct două concepte 04:25.950 --> 04:32.780 noi, un semn al proceselor și un semn al procesului și un semn de marcaj al procesului decizional, așa că să 04:32.790 --> 04:34.130 ne uităm la ele. 04:34.150 --> 04:39.080 Și știi cât de mult nu-mi place să pun definiții și o mulțime de text pe margine. 04:39.090 --> 04:42.280 Dar în acest caz este necesar să trecem prin asta. 04:42.280 --> 04:46.220 Deci, haideți să aruncăm o privire asupra unui proces stochastic care are un semn de proprietate. 04:46.240 --> 04:51.750 Dacă distribuția condiționată de probabilitate a stărilor viitoare ale procesului conditional și atât starea 04:51.750 --> 04:58.200 trecută cât și cea actuală depinde numai de starea actuală, nu de secvența evenimentelor care au precedat-o. 04:58.230 --> 05:00.410 Un proces cu această proprietate se numește un marcator. 05:01.040 --> 05:06.470 Definiție foarte complexă și fel de fel cum introduceți un pic nu doar contrazice în sine, ci se simte ca 05:06.470 --> 05:11.110 ea contrazice în sine, astfel încât aici este condiționată de prezența pozitivă care depinde de punctul 05:11.110 --> 05:11.450 dumneavoastră. 05:11.480 --> 05:14.450 Dar, în același timp, depinde numai de starea actuală. 05:14.510 --> 05:17.510 Deci, nu fi prea împotmolit în asta. 05:17.670 --> 05:23.050 O voi rupe în termeni simpli, astfel încât o marcă a proprietății este atunci când starea ta viitoare. 05:23.060 --> 05:25.310 Deci, nu doar alegerea ta, ci totul. 05:25.310 --> 05:31.640 Alegerea dvs. și mediul înconjurător pe care le vor dori numai rezultatele tuturor acțiunilor pe care le faceți în acel mediu vor depinde 05:31.640 --> 05:33.900 numai de locul în care vă aflați acum. 05:33.920 --> 05:35.770 Nu va depinde de cum ai ajuns acolo. 05:36.110 --> 05:36.560 Si asta e. 05:36.560 --> 05:40.630 Deci, aceasta este o chestiune de public și un proces care are această proprietate se numește procesul de piață. 05:40.880 --> 05:47.570 Deci, pentru a pune într-un exemplu, astfel încât, dacă agentul dvs. este aici și dacă el se duce, dacă el decide să meargă sus ar putea 05:47.570 --> 05:48.030 merge. 05:48.040 --> 05:52.940 În cazul nostru, în exemplul nostru de căutare nedeterminist, el ar putea merge de fapt la stânga și la dreapta. 05:53.000 --> 05:53.680 In regula. 05:53.690 --> 05:58.940 Asta pentru că avem acel oraș în interiorul mediului nostru, avem acea aleatorie în 05:58.940 --> 05:59.710 mediul nostru. 05:59.810 --> 06:01.820 Deci, oricare dintre aceste lucruri s-ar putea întâmpla. 06:01.820 --> 06:07.250 Dar cheia aici este că acesta este un semn al procesului, pentru că nu ne pasă cum ai ajuns aici. 06:07.250 --> 06:10.700 Ar fi putut să vină de sus, a ajuns aici, ar fi putut veni de la stânga și de aici sus 06:10.700 --> 06:12.370 ai putea să vii de jos și să ajungi aici. 06:12.380 --> 06:16.640 Ar fi putut să se joace aici, ca 100000 de ori și apoi a ajuns aici. 06:16.700 --> 06:22.490 Nu contează ce sa întâmplat înainte de ceea ce contează este statul în care se află acum. 06:22.520 --> 06:31.160 Probabilitățile de a merge la stânga sau la dreapta sau în sus vor fi întotdeauna aceleași dacă el este în această 06:31.160 --> 06:32.250 stare acum. 06:32.690 --> 06:37.530 Și, de fapt, doar spune că nu contează ce sa întâmplat înainte să ne aflăm acum. 06:37.640 --> 06:39.150 Acesta este statul în care te afli. 06:39.200 --> 06:42.320 Și nu uitați că statul nu înseamnă doar unde este în picioare. 06:42.320 --> 06:48.140 Statul este starea întregului agent în mediul înconjurător, așa că sunt acolo ca monștrii pe dreapta sau monștrii din stânga 06:48.140 --> 06:53.030 sau știi că este fantoma provenind dintr-un vârf sau de jos indiferent de starea în care 06:53.090 --> 06:54.530 te afli acum . 06:54.560 --> 06:58.460 Nu contează cum ai ajuns acolo, nu contează cum și cum a ajuns să fie că ești acolo în acel 06:58.460 --> 06:58.790 stat. 06:58.790 --> 07:02.990 Acum, ceea ce se va întâmpla în viitor este determinat doar de statul în care vă aflați acum. 07:02.990 --> 07:07.440 Plus acțiunile pe care le veți lua și, bineînțeles, întâmplările pe care le suprapuneți. 07:07.460 --> 07:14.280 Deci, aceasta este o amprentă a procesului și a unui proces de decizie a unui marker sau a unui proces de decizie MVP sau de marcare. 07:14.390 --> 07:20.390 Oferiți un cadru matematic pentru modelarea procesului de luare a deciziilor în situații în care rezultatele sunt parțial 07:20.420 --> 07:23.430 aleatorii și parțial sub control asupra procesului decizional. 07:23.570 --> 07:29.120 Atât de important este să înțelegeți faptul că procesul de procesare a deciziilor este diferit și este diferit de 07:29.150 --> 07:32.210 conceptul întregului concept al procesului, pentru a marca procesul. 07:32.340 --> 07:34.810 Există un cadru matematic asemănător. 07:34.970 --> 07:39.080 Dar, în același timp, am crezut că este important să înțelegem ce înseamnă 07:39.170 --> 07:45.140 un proces deoarece cred că încă ajută la înțelegerea marcajului procesului de decizie și deci este un semn al 07:45.200 --> 07:46.130 procesului decizional. 07:46.230 --> 07:50.950 Acesta este exact ceea ce am discutat până acum, astfel încât agentul să trăiască în acest mediu în care el 07:51.290 --> 07:56.570 a avut controlul ca el în trecut și a avut control complet asupra a ceea ce se întâmplă, dar acum are un control 07:56.570 --> 07:57.530 puțin mai mic. 07:57.590 --> 08:00.270 Poate decide să urce, dar știe de fapt. 08:00.290 --> 08:05.570 OK, dacă mă duc acolo, există o șansă de maimuță. Voi merge la încercări și șansele vor merge la stânga și șansa va 08:05.560 --> 08:06.170 merge bine. 08:06.170 --> 08:08.930 Deci nu totul este pe deplin sub controlul său. 08:08.930 --> 08:13.280 Există unele întâmplări în acest mediu și asta este exact ceea ce este un semn al 08:13.280 --> 08:18.830 procesului decizional și procesul decizional Markov este cadrul pe care agentul îl va folosi pentru a înțelege ce trebuie să facă în 08:18.830 --> 08:19.400 acest mediu. 08:19.400 --> 08:22.400 Deci, avem un mediu cu o anumită toxicitate. 08:22.550 --> 08:27.000 Și acum agentul trebuie să aleagă, de exemplu, să urce în sus spre stânga sau spre dreapta. 08:27.370 --> 08:28.530 Trebuie să ia această decizie. 08:28.520 --> 08:29.820 Nu știe ce să facă. 08:30.140 --> 08:36.200 Și pentru a face această decizie se va aplica un cadru va fi folosirea unei mărci a procesului decizional pentru 08:36.200 --> 08:40.960 a lua această decizie care va fi ce se va întâmpla acolo unde va merge. 08:40.970 --> 08:47.600 Și astfel, în esență, acest mediu care ridică această problemă se referă la semnul procesului decizional, astfel că este cadrul în 08:47.600 --> 08:52.820 care agentul utilizează în același timp mediul în care se face referire la faptul că agentul 08:52.820 --> 08:55.810 operează într-un mediu de proces decizional de piață. 08:56.280 --> 09:01.190 Și, de fapt, aici avem două concepte pe care le avem semnul procesului, modul în care acest 09:01.190 --> 09:03.740 mediu este proiectat ca PA să facă lucrarea. 09:03.770 --> 09:07.020 Ce se întâmplă de unde sunteți acum nu depinde de trecut. 09:07.130 --> 09:11.240 Și în același timp, avem semnul procesului de decizie este cadrul pe care agentul 09:11.240 --> 09:13.630 îl va folosi pentru a rezolva acest mediu. 09:13.970 --> 09:18.830 Și vestea bună este că semnul procesului de decizie sau acel cadru despre care vorbim este 09:18.830 --> 09:24.730 de fapt doar o adăugare la întrebarea noastră despre ecuațiile lui Belman este ecuația Belman, dar doar puțin mai sofisticată. 09:24.740 --> 09:26.960 Să aruncăm o privire la asta. 09:27.050 --> 09:28.910 Aceasta este ecuația noastră Belman până acum. 09:29.030 --> 09:31.030 Este maximul tuturor acțiunilor posibile. 09:31.040 --> 09:35.150 Deci valoarea de a fi într-o stare este maximul tuturor acțiunilor posibile pe care le puteți lua 09:35.150 --> 09:35.990 din acel stat. 09:36.260 --> 09:41.930 Valoarea maximă este luată din recompensa pe care o veți obține prin luarea acelei acțiuni în acel stat, plus un factor 09:41.930 --> 09:45.410 de reducere ori valoarea următoarei state care este la fel de primă. 09:45.410 --> 09:47.390 Așa am făcut până acum. 09:47.400 --> 09:52.550 Acum, pentru că avem niște întâmplări în întregul nostru proces, această parte se va schimba pentru că nu 09:52.550 --> 09:57.620 știm de fapt care stat se va sfârși și nu știm care e primul va fi dacă va 09:57.630 --> 10:03.680 merge dacă o să fie up sau va fi lăsat va fi corect, așa că trebuie să plasăm acest lucru cu valoarea 10:03.680 --> 10:04.960 estimată a datei următoare. 10:04.970 --> 10:08.810 Deci, aici vom înlocui acest lucru, astfel că există trei stări posibile în care putem ajunge. 10:08.810 --> 10:15.480 Așa că vom înlocui acest lucru cu o anumită valoare pe care statul o are ca una primă. 10:15.520 --> 10:18.190 Că are o viziune de prim-plan. 10:18.470 --> 10:22.490 Și acest stat are o valoare a celor trei Bryne. 10:22.640 --> 10:28.790 Deci acum vom multiplica statul în care intenționăm să mergem cu 80%, pentru că așa este probabilitatea de 10:28.790 --> 10:33.770 a ajunge la acea stare plus probabilitatea de a ajunge la această stare este 10:33.770 --> 10:39.800 de 10% plus persoanele care se primesc în stat. doar valoarea noastră așteptată, așa că dacă din 10:39.800 --> 10:46.880 statistici, dacă luăm valoarea așteptată de a ajunge în statul în care vom intra în acestea, suntem cam ca medie. Care 10:47.060 --> 10:52.040 este media a ceea ce vom obține și apoi o vom înlocui aici. 10:52.040 --> 10:56.210 Apoi, obținem această agresiune și sare foarte repede doar pentru că este mare, dar dacă te 10:56.210 --> 10:59.930 uiți la ea cu atenție, vei vedea același lucru despre Max despre aici. 10:59.960 --> 11:06.340 Apoi ai r de S și A R de S și ei ai gama ai gamma. 11:06.410 --> 11:08.600 Și apoi, în sfârșit, aveți aici v. 11:08.630 --> 11:13.640 Deci știați exact că a fost o căutare deterministă pe care ați știut în ce stări veți intra. 11:13.640 --> 11:16.120 Acum, nu știți de ce stat veți intra din acel moment de a lua V. 11:16.120 --> 11:23.300 Primiți valoarea așteptată a statului în care veți intra în statul viitor sau pur și simplu în termeni simpli, luați 11:23.300 --> 11:25.920 în medie ceea ce veți primi. 11:26.060 --> 11:32.450 Asa ca stii ca a fost ca si pentru 30 plus 3 la suta sansa ca va fi ca diviziunea lui Plus de trei 11:32.590 --> 11:32.900 practic. 11:32.900 --> 11:37.130 Dar în acest caz nu este vorba de o medie medie. 11:37.130 --> 11:40.410 Este o medie ponderată din cauza probabilităților de aici. 11:40.430 --> 11:45.980 Deci, aici aveți probabilitatea ca atunci când vă aflați în această etapă să luați această acțiune de a intra în starea de 11:46.040 --> 11:50.630 prim rang a valorii primei și a altora pentru a trece toate aceste prime care ar putea să 11:50.630 --> 11:51.830 ajungeți în cine suntem. 11:51.830 --> 11:54.690 Deci, exact ce am avut trei aici unu doi doi. 11:54.890 --> 11:57.330 Adăugați-le înmulțire, adăugați-le. 11:57.330 --> 11:58.040 La fel și eu. 11:58.040 --> 11:58.820 Unu doi trei. 11:58.820 --> 12:01.660 Înmulțiți-le cu probabilitățile și adăugați-le. 12:02.090 --> 12:05.180 Și asta e noua ta ecuație Belman. 12:05.180 --> 12:06.440 Felicitări. 12:06.470 --> 12:08.990 Aceasta este ceea ce vom lucra cu avansarea. 12:09.140 --> 12:15.590 Și acesta este cadrul care este folosit în procesele decizionale, astfel încât acesta este cadrul care rezolvă 12:15.590 --> 12:16.490 acest lucru. 12:16.620 --> 12:22.670 Agenții aceștia au rezolvat această problemă stochastică de căutare nedeterministă, unde există evenimente aleatorii care se 12:22.670 --> 12:25.460 întâmplă pe care nu le pot controla. 12:25.460 --> 12:26.920 Deci este mult mai complexă. 12:26.930 --> 12:30.150 Dar după cum puteți vedea pentru că ne-am construit încet la el. 12:30.290 --> 12:33.120 Acum știm deja despre acest lucru despre care știm. 12:33.130 --> 12:35.090 Îți faci griji în legătură cu asta. 12:35.090 --> 12:36.160 Știm despre asta. 12:36.170 --> 12:36.710 Știm ce sunt. 12:36.710 --> 12:42.500 Deci, tot ce am făcut este că tocmai am introdus această parte aici pentru 12:42.920 --> 12:49.000 că există probabilități implicate în acțiunea sau consecințele acțiunii dvs. pe nondeterministe, pe baza probabilităților. 12:49.220 --> 12:50.600 Și așa mergem. 12:50.600 --> 12:58.280 Astfel funcționează un marker al procesului decizional și ecuația care stă la baza acestuia. 12:58.330 --> 13:04.630 Încă o dată, este ceva care seamănă mai mult cu problemele reale ale lumii reale sau cu Sinatras 13:04.670 --> 13:08.690 sau cu scenarii de joc, pentru că nu totul este simplu. 13:08.690 --> 13:15.880 Există unele aleatoriu de toate implicate și nu întotdeauna va lua o acțiune într-o anumită stare va întotdeauna Nawal 13:15.870 --> 13:18.810 nu întotdeauna va conduce la același rezultat. 13:18.890 --> 13:23.150 Și așa vom face cu viitorul și asta va face lucrurile mult 13:23.150 --> 13:24.310 mai interesante. 13:24.380 --> 13:29.290 Deci, sperăm că ești încântat de asta și încântat să vezi ce urmează. 13:29.690 --> 13:35.870 Și între timp am găsit o hârtie foarte interesantă pentru tine să te uiți la acest moment. 13:35.870 --> 13:37.460 Este o lucrare foarte aplicată. 13:37.460 --> 13:40.150 Deci, acesta este de fapt interesant de citit. 13:40.160 --> 13:46.810 Se numește un sondaj al aplicațiilor din procesul de procesare a deciziilor Mark și a fost scris de 13:46.820 --> 13:47.970 alb în 1993. 13:47.990 --> 13:56.000 Există legătura și vă voi arăta exemple de unde procesele de decizie Markov sunt folosite pentru a modela viața reală. Sinatras 13:56.000 --> 13:59.560 Cred că am fost foarte entuziasmat de acest lucru. 13:59.560 --> 14:03.880 Am fost impresionat de câteva exemple de recoltare a populației, de exemplu. 14:03.880 --> 14:09.290 Deci, să spunem că aveți niște pești și știți ce populație de pești trebuie să decideți 14:09.290 --> 14:12.910 câte pești să putem pescui în acest an și ce. 14:13.250 --> 14:14.330 Deci asta este starea ta actuală. 14:14.330 --> 14:17.220 Aceasta este acțiunea pe care o luați Câți putem fi împușcați în acest an. 14:17.230 --> 14:20.420 Deci, care sunt cele mai bune rezultate. 14:20.540 --> 14:22.100 Câte pești vom avea anul viitor. 14:22.160 --> 14:25.210 Câte pești vom avea în anul următor și în anul următor și așa mai departe. 14:25.250 --> 14:30.230 Și nu este determinist, deoarece nu este ca și cum ai lua-o la o oră și 90 la sută din populație 14:30.230 --> 14:34.640 în anul următor pe care îl vei ști că înapoi la 100 la sută nu este chiar predicarea. 14:34.640 --> 14:39.590 Există anumiți factori aleatori implicați, care sunt în afara controlului nostru și, prin urmare, trebuie să 14:39.760 --> 14:43.640 înțelegem ce se va întâmpla, trebuie să modelăm ce se va întâmpla 14:43.860 --> 14:46.060 acolo unde decizia pieței procesează agricultura. 14:46.070 --> 14:50.250 Există un exemplu, cum ar fi recoltarea culturilor, cât de multe recolte recoltăm câți 14:50.280 --> 14:51.440 bani nu recoltăm. 14:51.470 --> 14:58.190 Un altul pe care l-am privit la finanțe și investiții ca o companie de asigurări trebuie să decidă cât de mult din 14:58.190 --> 15:04.990 fondurile pe care le va investi în orice cred că zi sau an sau o anumită perioadă de timp și acești anumiți 15:05.020 --> 15:06.490 factori sunt de control. 15:06.490 --> 15:11.260 De exemplu, cunoașteți mișcările de pe piață, nu știe ce se poate întâmpla, așa că trebuie să modelăm acest 15:11.260 --> 15:12.070 lucru într-un fel. 15:12.110 --> 15:14.350 O marcă a proceselor de decizie utilizate pentru asta. 15:14.350 --> 15:16.890 Deci, aici puteți vedea o mulțime de exemple. 15:16.900 --> 15:20.340 Și acesta este numărul de exemple date pentru fiecare dintre ele. 15:20.650 --> 15:28.030 Și astfel știți chiar și exemplele sportive pentru sport și epidemii și asigurări auto revendicări de întreținere și 15:28.090 --> 15:31.030 reparații este, de asemenea, foarte interesant. 15:31.030 --> 15:31.900 Uită-te la asta. 15:31.930 --> 15:40.390 Doar pentru a vă oferi o înțelegere a faptului că nu este vorba doar de toate chestiile ipotetice de tip 15:40.390 --> 15:41.130 Matrix. 15:41.140 --> 15:45.580 Acesta este de fapt scenariul lumii reale, așa că vă dau o mai bună 15:45.580 --> 15:50.410 înțelegere și despre asta am discutat în videoclipul promoțional pentru scorurile sau descrierea cursului pe care 15:50.410 --> 15:55.900 o vom inspira și intuiția dvs. pentru a vă oferi idei pentru cum să utilizați AI în viața reală. 15:55.900 --> 15:57.820 Aceasta este șansa ta. 15:57.820 --> 15:59.790 Uită-te la această lucrare pentru a înțelege. 15:59.900 --> 16:02.890 Bine, deci vom avea de-a face cu semnul procesului decizional care merge mai departe. 16:02.890 --> 16:07.210 Este foarte cool ce arată în viața reală și acest lucru ar putea declanșa câteva idei 16:07.210 --> 16:13.300 pentru voi cum ați putea aplica în viitor pentru a face lumea un loc mai bun și am fi foarte fericit în legătură cu 16:13.300 --> 16:13.650 asta. 16:13.690 --> 16:18.560 Ne-ar fi fericit dacă ați putea folosi ceea ce învățați în acest curs pentru a face lumea un loc mai bun. 16:18.730 --> 16:20.050 Cât de fantastic cu asta. 16:20.380 --> 16:23.170 Deci, în acea notă, sper că te-ai bucurat de tutorialul de astăzi. 16:23.170 --> 16:24.540 Aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare. 16:24.610 --> 16:26.420 Și până atunci să vă bucurați de AI.