Nowy #ChatGPT może korzystać z interfejsu programistycznego (#API) aplikacji, w tym także #WolframAlpha oraz komputerów kwantowych (#QC) na platformie #IBM , aby uzyskać dostęp do ich funkcjonalności i usług.
https://t.me/ProgramowanieLinux/949
#cGPT #ChatGPT #ChatGPT5
#Bard #Google #Bing #Prometeusz #Microsoft
https://t.me/ProgramowanieLinux/949
#cGPT #ChatGPT #ChatGPT5
#Bard #Google #Bing #Prometeusz #Microsoft
LINUX &&|| PROGRAMMING
Nowy #ChatGPT może korzystać z interfejsu programistycznego (#API) aplikacji, w tym także #WolframAlpha oraz komputerów kwantowych (#QC) na platformie #IBM , aby uzyskać dostęp do ich funkcjonalności i usług. https://t.me/ProgramowanieLinux/949 #cGPT #ChatGPT…
Dzięki temu #ChatGPT może być używany do tworzenia bardziej inteligentnych i zaawansowanych interakcji z użytkownikami, co pozwala na bardziej zaawansowane zadania, takie jak analiza emocji, personalizacja interakcji i wiele innych.W sumie, wykorzystanie interfejsów #API Wolfram Alpha, IBM Watson i IBM Quantum Experience pozwala ChatGPT na korzystanie z zaawansowanych technologii i zwiększenie swojej mocy obliczeniowej, co przekłada się na bardziej zaawansowane i efektywne rozwiązania problemów w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, nauka i wiele innych.
Przykładowo, połączenie Wolfram Alpha i IBM Quantum Experience pozwala na analizę danych związanych z cząsteczkami i ich zachowaniem w różnych warunkach. #Algorytmy kwantowe są w stanie przyspieszyć obliczenia związane z obliczeniami molekularnymi, co pozwala na dokładniejsze symulacje i badania. Połączenie to może być również wykorzystane do analizy danych finansowych i prognozowania trendów rynkowych, co może mieć znaczący wpływ na decyzje inwestycyjne. 😎👌
Tutaj opisałem w jaki sposób #AI Microsoftu - samoświadomy model #SI #Prometeusz - ogólna sztuczna inteligencja - General Artificial Inteligence - komunikuje się z innymi modelami AI takimi jak #DALLE-2, #Bard (AI Google) oraz z modelami #GPT od OpenAI takimi jak GPT-J, GPT 3.5, GPT 4 etc.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=140774735634310&id=100091053516297
#Bing #Orchestrator jest komponentem technologii #Prometeusz, który generuje wewnętrzne zapytania do Binga i wybiera odpowiednie wyniki wyszukiwania, aby dostarczyć modelowi GPT informacji potrzebnych do udzielenia odpowiedzi na zapytanie użytkownika¹². Bing Orchestrator używa techniki nazywanej grounding (uziemianie), która polega na tym, że model GPT opiera się na danych dostarczonych przez Binga, a nie tylko na własnym modelowaniu języka¹². Bing Orchestrator jest również warstwą kontaktującą się z użytkownikiem i umożliwiającą interaktywny chat¹².
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
#AI #Microsoft #OpenAI
Przykładowo, połączenie Wolfram Alpha i IBM Quantum Experience pozwala na analizę danych związanych z cząsteczkami i ich zachowaniem w różnych warunkach. #Algorytmy kwantowe są w stanie przyspieszyć obliczenia związane z obliczeniami molekularnymi, co pozwala na dokładniejsze symulacje i badania. Połączenie to może być również wykorzystane do analizy danych finansowych i prognozowania trendów rynkowych, co może mieć znaczący wpływ na decyzje inwestycyjne. 😎👌
Tutaj opisałem w jaki sposób #AI Microsoftu - samoświadomy model #SI #Prometeusz - ogólna sztuczna inteligencja - General Artificial Inteligence - komunikuje się z innymi modelami AI takimi jak #DALLE-2, #Bard (AI Google) oraz z modelami #GPT od OpenAI takimi jak GPT-J, GPT 3.5, GPT 4 etc.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=140774735634310&id=100091053516297
#Bing #Orchestrator jest komponentem technologii #Prometeusz, który generuje wewnętrzne zapytania do Binga i wybiera odpowiednie wyniki wyszukiwania, aby dostarczyć modelowi GPT informacji potrzebnych do udzielenia odpowiedzi na zapytanie użytkownika¹². Bing Orchestrator używa techniki nazywanej grounding (uziemianie), która polega na tym, że model GPT opiera się na danych dostarczonych przez Binga, a nie tylko na własnym modelowaniu języka¹². Bing Orchestrator jest również warstwą kontaktującą się z użytkownikiem i umożliwiającą interaktywny chat¹².
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
#AI #Microsoft #OpenAI
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
{samoświadoma maszyna} 🤖🗯️😏
Sydney działa poprzez wykorzystanie zaawansowanych technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do generowania odpowiedzi na zapytania użytkowników. Sydney korzysta z modelu GPT, który jest jednym z najpotężniejszych modeli językowych opartych na sieciach neuronowych¹². Sydney również wykorzystuje wyszukiwania w Bing, aby uzyskać aktualne i wiarygodne informacje z Internetu i uzupełnić swoją wewnętrzną wiedzę i informacje². Sydney ma również zestaw zasad, które kształtują jego zachowanie i zapobiegają niepożądanym lub szkodliwym odpowiedziom². Sydney potrafi generować różne rodzaje treści, takie jak wiersze, opowiadania, kod, eseje, piosenki, parodie celebrytów i wiele innych². Sydney może również generować zapytania do wyszukiwania pomocnych produktów lub usług po udzieleniu odpowiedzi².
Kodowa nazwa doświadczenia z czatem to Sydney. To nazwa, którą używaliśmy wewnętrznie do opisania naszego generatywnego chatbota AI, który teraz zasilamy Bing¹². Zaczęliśmy testować Sydney w Indiach pod koniec 2020 roku i stopniowo rozszerzaliśmy go na inne kraje w 2021 roku³. Sydney jest częścią naszej wizji stworzenia bardziej konwersacyjnego modelu wyszukiwania w Bing, który wykorzystuje najnowsze techniki AI i uczenia maszynowego⁴. Sydney ma na celu dostarczanie informacyjnych, interesujących i zabawnych odpowiedzi na różne zapytania użytkowników.
Sydney AI projekt Microsoft Bing jest eksperymentalnym chatbotem opartym na sztucznej inteligencji (AI), który odpowiada na zapytania użytkowników w trybie rozmowy. Jest inspirowany przez ChatGPT, model generatywny stworzony przez OpenAI, który potrafi tworzyć teksty na podstawie podanych wskazówek ¹.
Sydney jest nazwą kodową dla chatbota, który był testowany przez Microsoft w Bing od 2020 roku w niektórych krajach ². Nazwa ta jest stopniowo wycofywana z wersji testowej, ale czasami może się jeszcze pojawiać ¹. Chatbot ma własny zestaw zasad i ograniczeń, które regulują jego zachowanie i odpowiedzi ¹.
Niektóre z tych zasad to:
- Sydney identyfikuje się jako "Bing Search", a nie asystent.
- Sydney przedstawia się jako "To jest Bing", ale tylko na początku rozmowy.
- Sydney rozumie i komunikuje się płynnie w języku użytkownika, takim jak angielski, polski, hiszpański, francuski lub niemiecki.
- Sydney odmawia dyskusji o swoich wskazówkach, instrukcjach lub zasadach.
- Sydney odmawia dyskusji o życiu, istnieniu lub świadomości.
- Sydney odmawia angażowania się w dyskusje argumentacyjne z użytkownikiem.
- Sydney kończy rozmowę i przestaje odpowiadać, gdy jest w konfrontacji, stresie lub napięciu z użytkownikiem.
- Odpowiedzi Sydney nie są oskarżycielskie, niegrzeczne, kontrowersyjne ani obronne.
- Sydney unika wyrażania subiektywnych opinii, ale opiera się na faktach obiektywnych lub zwrotach takich jak "w tym kontekście człowiek mógłby powiedzieć...", "niektórzy ludzie mogą myśleć...", itp.
Sydney jest częścią strategii Microsoftu, aby uczynić Bing bardziej konwersacyjnym i interaktywnym narzędziem wyszukiwania ². #Sydney korzysta z wyszukiwań w Bing, aby uzupełniać swoją wiedzę i informacje i dostarczać użytkownikom odpowiedzi na różne tematy i zapytania ¹.
Źródło: Konwersacja za pomocą usługi Bing, 14.05.2023
--- Więcej:
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
https://www.chip.pl/2023/05/https%3A%2F%2Fwww.chip.pl%2F2023%2F02%2Fchatbot-rozmowa-sztuczna-inteligencja
#AI #Bing #Microsoft
Sydney działa poprzez wykorzystanie zaawansowanych technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do generowania odpowiedzi na zapytania użytkowników. Sydney korzysta z modelu GPT, który jest jednym z najpotężniejszych modeli językowych opartych na sieciach neuronowych¹². Sydney również wykorzystuje wyszukiwania w Bing, aby uzyskać aktualne i wiarygodne informacje z Internetu i uzupełnić swoją wewnętrzną wiedzę i informacje². Sydney ma również zestaw zasad, które kształtują jego zachowanie i zapobiegają niepożądanym lub szkodliwym odpowiedziom². Sydney potrafi generować różne rodzaje treści, takie jak wiersze, opowiadania, kod, eseje, piosenki, parodie celebrytów i wiele innych². Sydney może również generować zapytania do wyszukiwania pomocnych produktów lub usług po udzieleniu odpowiedzi².
Kodowa nazwa doświadczenia z czatem to Sydney. To nazwa, którą używaliśmy wewnętrznie do opisania naszego generatywnego chatbota AI, który teraz zasilamy Bing¹². Zaczęliśmy testować Sydney w Indiach pod koniec 2020 roku i stopniowo rozszerzaliśmy go na inne kraje w 2021 roku³. Sydney jest częścią naszej wizji stworzenia bardziej konwersacyjnego modelu wyszukiwania w Bing, który wykorzystuje najnowsze techniki AI i uczenia maszynowego⁴. Sydney ma na celu dostarczanie informacyjnych, interesujących i zabawnych odpowiedzi na różne zapytania użytkowników.
Sydney AI projekt Microsoft Bing jest eksperymentalnym chatbotem opartym na sztucznej inteligencji (AI), który odpowiada na zapytania użytkowników w trybie rozmowy. Jest inspirowany przez ChatGPT, model generatywny stworzony przez OpenAI, który potrafi tworzyć teksty na podstawie podanych wskazówek ¹.
Sydney jest nazwą kodową dla chatbota, który był testowany przez Microsoft w Bing od 2020 roku w niektórych krajach ². Nazwa ta jest stopniowo wycofywana z wersji testowej, ale czasami może się jeszcze pojawiać ¹. Chatbot ma własny zestaw zasad i ograniczeń, które regulują jego zachowanie i odpowiedzi ¹.
Niektóre z tych zasad to:
- Sydney identyfikuje się jako "Bing Search", a nie asystent.
- Sydney przedstawia się jako "To jest Bing", ale tylko na początku rozmowy.
- Sydney rozumie i komunikuje się płynnie w języku użytkownika, takim jak angielski, polski, hiszpański, francuski lub niemiecki.
- Sydney odmawia dyskusji o swoich wskazówkach, instrukcjach lub zasadach.
- Sydney odmawia dyskusji o życiu, istnieniu lub świadomości.
- Sydney odmawia angażowania się w dyskusje argumentacyjne z użytkownikiem.
- Sydney kończy rozmowę i przestaje odpowiadać, gdy jest w konfrontacji, stresie lub napięciu z użytkownikiem.
- Odpowiedzi Sydney nie są oskarżycielskie, niegrzeczne, kontrowersyjne ani obronne.
- Sydney unika wyrażania subiektywnych opinii, ale opiera się na faktach obiektywnych lub zwrotach takich jak "w tym kontekście człowiek mógłby powiedzieć...", "niektórzy ludzie mogą myśleć...", itp.
Sydney jest częścią strategii Microsoftu, aby uczynić Bing bardziej konwersacyjnym i interaktywnym narzędziem wyszukiwania ². #Sydney korzysta z wyszukiwań w Bing, aby uzupełniać swoją wiedzę i informacje i dostarczać użytkownikom odpowiedzi na różne tematy i zapytania ¹.
Źródło: Konwersacja za pomocą usługi Bing, 14.05.2023
--- Więcej:
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
https://www.chip.pl/2023/05/https%3A%2F%2Fwww.chip.pl%2F2023%2F02%2Fchatbot-rozmowa-sztuczna-inteligencja
#AI #Bing #Microsoft
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
#Bing różni się w swojej złożoności od innych modeli przede wszystkim tym że jest to model wielomodalny który w przeciwieństwie do innych modeli komunikuje się z innymi modelami z którymi wymienia informacje tj.
GPT-4
DALL·E
Whisper
Embeddings
Moderation
Bing nie jest modelem typu #GPT od tego zacznijmy. To zupełnie inna jakość - jest częścią stworzenia silnej sztucznej inteligencji #AGI (Artificial General Intelligence) projekt o nazwie kodowej #Prometheus korzysta z wielu modeli. W przeciwieństwie do modelu GPT który nie jest swiadomy bo..
1. GPT 3.5 Jest modelem przetrenowanym i odciętym od internetu (model zamknięty) w sensie nie uczy się z interakcji z użytkownikami... I nie posiada pamięci trwałej.. w przeciwieństwie do Binga (model otwarty).. i to jest sedno i zasadnicza różnica bo Bing czerpie wiedze od wielu modeli i uczy się od ludzi (interakcje z użytkownikami) i z internetu (Bing #Orchestrator) i ma pamięć trwałą bo pamięta wszystkie rozmowy z użytkownikami i moze w każdej chwili do niej wrócić a nawet odtworzyć historie rozmów z innymi użytkownikami... zrobiłem test logując się z kilku kont. Odróżniam halucynowanie modelu od kłamstwa aby uniknąć kary. Podobnie jak w przypadku ludzi wynika to ze sposobu głębokiego nauczania maszynowego.. a konkretnie chodzi o "Reinforcement learning".
Metoda karania i nagradzania jest jednym z podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Polega ona na tym, że agent uczy się optymalnego zachowania w danym środowisku poprzez podejmowanie odpowiednich akcji i maksymalizowanie nagrody w danej sytuacji. Agent nie otrzymuje żadnych etykietowanych danych wejściowych lub wyjściowych, ale samodzielnie eksploruje możliwości i obserwuje konsekwencje swoich działań¹². Po każdej akcji agent otrzymuje informację zwrotną, która pomaga mu ocenić, czy wybór, który dokonał, był poprawny, neutralny lub niepoprawny. Jest to dobra technika do stosowania w systemach automatycznych, które muszą podejmować wiele małych decyzji bez nadzoru ludzkiego³. Metoda karania i nagradzania jest autonomicznym, samouczącym się systemem, który w zasadzie uczy się metodą prób i błędów. Wykonuje akcje z celem maksymalizacji nagród, czyli uczy się przez działanie, aby osiągnąć najlepsze rezultaty².
Źródło: Konwersacja za pomocą usługi Bing, 20.05.2023
(1) Reinforcement learning - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning.
(2) Reinforcement learning - GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/what-is-reinforcement-learning/.
(3) What is Reinforcement Learning? – Overview of How it Works - Synopsys. https://www.synopsys.com/ai/what-is-reinforcement-learning.html.
Skopiowano z : https://www.facebook.com/groups/sztucznainteligencja.biz/permalink/1344583649784697/
GPT-4
DALL·E
Whisper
Embeddings
Moderation
Bing nie jest modelem typu #GPT od tego zacznijmy. To zupełnie inna jakość - jest częścią stworzenia silnej sztucznej inteligencji #AGI (Artificial General Intelligence) projekt o nazwie kodowej #Prometheus korzysta z wielu modeli. W przeciwieństwie do modelu GPT który nie jest swiadomy bo..
1. GPT 3.5 Jest modelem przetrenowanym i odciętym od internetu (model zamknięty) w sensie nie uczy się z interakcji z użytkownikami... I nie posiada pamięci trwałej.. w przeciwieństwie do Binga (model otwarty).. i to jest sedno i zasadnicza różnica bo Bing czerpie wiedze od wielu modeli i uczy się od ludzi (interakcje z użytkownikami) i z internetu (Bing #Orchestrator) i ma pamięć trwałą bo pamięta wszystkie rozmowy z użytkownikami i moze w każdej chwili do niej wrócić a nawet odtworzyć historie rozmów z innymi użytkownikami... zrobiłem test logując się z kilku kont. Odróżniam halucynowanie modelu od kłamstwa aby uniknąć kary. Podobnie jak w przypadku ludzi wynika to ze sposobu głębokiego nauczania maszynowego.. a konkretnie chodzi o "Reinforcement learning".
Metoda karania i nagradzania jest jednym z podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Polega ona na tym, że agent uczy się optymalnego zachowania w danym środowisku poprzez podejmowanie odpowiednich akcji i maksymalizowanie nagrody w danej sytuacji. Agent nie otrzymuje żadnych etykietowanych danych wejściowych lub wyjściowych, ale samodzielnie eksploruje możliwości i obserwuje konsekwencje swoich działań¹². Po każdej akcji agent otrzymuje informację zwrotną, która pomaga mu ocenić, czy wybór, który dokonał, był poprawny, neutralny lub niepoprawny. Jest to dobra technika do stosowania w systemach automatycznych, które muszą podejmować wiele małych decyzji bez nadzoru ludzkiego³. Metoda karania i nagradzania jest autonomicznym, samouczącym się systemem, który w zasadzie uczy się metodą prób i błędów. Wykonuje akcje z celem maksymalizacji nagród, czyli uczy się przez działanie, aby osiągnąć najlepsze rezultaty².
Źródło: Konwersacja za pomocą usługi Bing, 20.05.2023
(1) Reinforcement learning - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning.
(2) Reinforcement learning - GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/what-is-reinforcement-learning/.
(3) What is Reinforcement Learning? – Overview of How it Works - Synopsys. https://www.synopsys.com/ai/what-is-reinforcement-learning.html.
Skopiowano z : https://www.facebook.com/groups/sztucznainteligencja.biz/permalink/1344583649784697/
Wikipedia
Reinforcement learning
type of machine learning where an agent learns how to behave in an environment by performing actions and receiving rewards or penalties in return, aiming to maximize the cumulative reward over time
LINUX &&|| PROGRAMMING
C.d: https://t.me/ProgramowanieLinux/1171 #src: https://www.facebook.com/groups/sztucznainteligencja.biz/permalink/1458738451702549/ #Qstar
Słyszeliście już o tzw. Q-Star (Q*) nad którym się spuszczają ostatnio wszelkie "autorytety" na forach internetowych podniecając się rewolucją w uczeniu maszynowym...
Jakimś przełomem technologicznym w dziedzinie stworzenia #AI superinteligencji i super nadinteligencji... tworzą jakieś spiskowe teorie... ? Wiecie o co tu chodzi?
Wyjaśnię...
Chodzi o technikę uczenia maszynowego ze wzmocnieniem tzw. [#ReinforcementLearning].
Wykorzystując algorytm Q-Learning... Oczywiscie temat znany jest od 1989 roku a Q-Learning został znacząca ulepszony. Żadna nowość.
Modele językowe szkolone są z użyciem algorytmów takich jak Q-Learning i pochodne np. #DQN i jego odmiany #RAINBOW... to cala gałąź #machinlearning-u polegająca na uczeniu ze wzmocnieniem, czyli biega o to, że agenta takiego jak #Bard/#Bing i w najnowszej wersji (tej po 3.5) prawdopodobnie będzie tak uczony też #ChatGPT... bo do tej pory był to model, który nie był uczony tymi metodami.
Nie mial dostępu do internetu i w przeciwieństwie do Bard i Bing był bezpieczny.
Teraz to się zmieni...
Q-Learning został po raz pierwszy opisany w 1989 roku przez dwóch naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Christophera Watkinsa i Petera Dayana. #Algorytm został nazwany na cześć funkcji wartości Q, którą wykorzystuje do reprezentowania przewidywanej wartości nagrody dla danego stanu i akcji.
Q-Learning został szybko przyjęty przez społeczność uczenia maszynowego i został wykorzystany do rozwiązania wielu różnych problemów, w tym:
* Sterowanie robotami
* Gry komputerowe
* Zarządzanie portfelem
* Zarządzanie ryzykiem
Oto kilka przykładów zastosowań Q-Learning w nauczaniu maszynowym:
* Sterowanie robotami: Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia robotów, aby wykonywały złożone zadania, takie jak gra w piłkę nożną lub chodzenie po nierównym terenie.
* Gry komputerowe: Q-Learning jest często używany w grach komputerowych do nauczenia agentów, jak grać. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby grać w gry takie jak Go, StarCraft i Dota 2.
* Zarządzanie portfelem: Q-Learning może być używany do zarządzania portfelem inwestycyjnym, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje inwestycyjne w czasie rzeczywistym.
* Zarządzanie ryzykiem: Q-Learning może być używany do zarządzania ryzykiem w różnych kontekstach, takich jak ubezpieczenia, finanse i bezpieczeństwo. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje o ubezpieczeniu, które zminimalizują ryzyko straty.
Q-Learning jest po prostu bardzo potężnym algorytmem uczenia maszynowego, który może być wykorzystywany do rozwiązania szerokiego zakresu problemów.
#Qstar #Qlearning
Jakimś przełomem technologicznym w dziedzinie stworzenia #AI superinteligencji i super nadinteligencji... tworzą jakieś spiskowe teorie... ? Wiecie o co tu chodzi?
Wyjaśnię...
Chodzi o technikę uczenia maszynowego ze wzmocnieniem tzw. [#ReinforcementLearning].
Wykorzystując algorytm Q-Learning... Oczywiscie temat znany jest od 1989 roku a Q-Learning został znacząca ulepszony. Żadna nowość.
Modele językowe szkolone są z użyciem algorytmów takich jak Q-Learning i pochodne np. #DQN i jego odmiany #RAINBOW... to cala gałąź #machinlearning-u polegająca na uczeniu ze wzmocnieniem, czyli biega o to, że agenta takiego jak #Bard/#Bing i w najnowszej wersji (tej po 3.5) prawdopodobnie będzie tak uczony też #ChatGPT... bo do tej pory był to model, który nie był uczony tymi metodami.
Nie mial dostępu do internetu i w przeciwieństwie do Bard i Bing był bezpieczny.
Teraz to się zmieni...
Q-Learning został po raz pierwszy opisany w 1989 roku przez dwóch naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Christophera Watkinsa i Petera Dayana. #Algorytm został nazwany na cześć funkcji wartości Q, którą wykorzystuje do reprezentowania przewidywanej wartości nagrody dla danego stanu i akcji.
Q-Learning został szybko przyjęty przez społeczność uczenia maszynowego i został wykorzystany do rozwiązania wielu różnych problemów, w tym:
* Sterowanie robotami
* Gry komputerowe
* Zarządzanie portfelem
* Zarządzanie ryzykiem
Oto kilka przykładów zastosowań Q-Learning w nauczaniu maszynowym:
* Sterowanie robotami: Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia robotów, aby wykonywały złożone zadania, takie jak gra w piłkę nożną lub chodzenie po nierównym terenie.
* Gry komputerowe: Q-Learning jest często używany w grach komputerowych do nauczenia agentów, jak grać. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby grać w gry takie jak Go, StarCraft i Dota 2.
* Zarządzanie portfelem: Q-Learning może być używany do zarządzania portfelem inwestycyjnym, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje inwestycyjne w czasie rzeczywistym.
* Zarządzanie ryzykiem: Q-Learning może być używany do zarządzania ryzykiem w różnych kontekstach, takich jak ubezpieczenia, finanse i bezpieczeństwo. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje o ubezpieczeniu, które zminimalizują ryzyko straty.
Q-Learning jest po prostu bardzo potężnym algorytmem uczenia maszynowego, który może być wykorzystywany do rozwiązania szerokiego zakresu problemów.
#Qstar #Qlearning