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Machine Learning: pianificazione e decisione Fare
Scopri come la pianificazione e il processo decisionale vengono utilizzati nel risolvere i problemi nell'apprendimento automatico in questo corso online gratuito
Description
L'apprendimento automatico è un'area cruciale di intelligenza artificiale interessata alla rappresentazione e allo stoccaggio dei dati, nonché alla presa di decisione e alla pianificazione. Questo corso gratuito online è particolarmente utile per coloro che hanno manifestato un vivo interesse per l'analisi dei dati computazionali in quanto riunisce la scienza informatica e il processo decisionale complesso, accanto al potere predittivo. Diventerai familiare con domini di pianificazione del mondo reale. Si conoscerà anche di più su come le macchine utilizzano il processo di pianificazione e pianificazione per risolvere i problemi.
Il corso spiega il rapporto tra obiettivi di problema nonché come la pianificazione e la recitazione siano utilizzate nei problemi del mondo reale. Imparerai i problemi di decisione sequenziale, come risolve i problemi e le considerazioni messe in atto. Si studierà il processo di assegnazione dell'utilità alle sequenze di stato, e il ciclo di decisione di un agente - teorico. Sarà inoltre introdotto il processo decisionale di Markov e l'equazione di Bellman.
Questo corso descrive poi l'approccio cognitivo e ingegneristica all'attività di intelligenza artificiale. Il corso spiega gli approcci per risolvere i problemi nell'intelligenza artificiale e l'impatto dell'apprendimento automatico come sottoinsieme di intelligenza artificiale. Si conoscerà le tendenze emergenti nell'area della tecnologia in quanto si riferisce all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico. Allora, inizia questo corso oggi per avere più conoscenze su questo campo emozionante.
Start Course NowModules
Pianificazione e decisione Fare
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Pianificazione e decisione Fare - Learning Outcomes
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Pianificazione pratica e recitazione
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Problemi Di Decisione Sequenziale
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Prendere Decisioni Complesse
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Pianificazione e decisione Fare - Lezione Sommario
Apprendimento automatico
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Machine Learning - Learning Outcomes
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Introduzione al Machine Learning
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Learning Decision Trees
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Machine Learning - Riepilogo delle lezioni
Valutazione del corso
Learning Outcomes
Al completamento con successo di questo corso sarà possibile;
- Discutere domini di pianificazione real-world
- Spiegare le differenze tra pianificazione e pianificazione
- Descrivere l'analisi della decomposizione gerarchica
- Discutere il rapporto tra obiettivi negati e disgiunti
- Discutere di pianificazione e di recitazione nel mondo reale
- Explain il problema di decisione sequenziale
- Descrivere l'approccio cognitivo e ingegneristico all'attività di intelligenza artificiale
- Explain il due ampio approccio per risolvere i problemi in artificiale intelligenza
- Explain machine learning come un sottoinsieme di intelligenza artificiale
- Descrivere l'architettura di un sistema di apprendimento
- Spiegare la storia precoce del machine learning
- Descrivere la riduzione dimensionalità e l'apprendimento rinforzato
- Descrivere le tendenze emergenti nel machine learning
Certification
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