Eu sempre me interessei por aprendizado de máquina, mas não consigo descobrir uma coisa sobre começar com um exemplo simples "Olá Mundo" - como posso evitar um comportamento codificado?
Por exemplo, se eu quisesse "ensinar" um bot a evitar obstáculos colocados aleatoriamente, não poderia usar apenas o movimento relativo, porque os obstáculos se movem, mas não quero codificar, digamos, distância, porque isso arruina todo o objetivo do aprendizado de máquina.
Obviamente, gerar código aleatoriamente seria impraticável, então como eu poderia fazer isso?
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Maçaneta
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Respostas:
Não tenho certeza se isso se encaixa no escopo deste SE, mas aqui está uma facada na resposta de qualquer maneira.
Com todas as abordagens de IA, você precisa decidir o que está modelando e que tipo de incerteza existe. Depois de escolher uma estrutura que permita modelar sua situação, você verá quais elementos são "fixos" e quais são flexíveis. Por exemplo, o modelo pode permitir que você defina sua própria estrutura de rede (ou mesmo a aprenda) com certas restrições. Você precisa decidir se essa flexibilidade é suficiente para seus propósitos. Então, dentro de uma estrutura de rede específica, você pode aprender parâmetros com um conjunto de dados de treinamento específico.
Você raramente codifica o comportamento nas soluções de AI / ML. Trata-se de modelar a situação subjacente e acomodar situações diferentes, aprimorando elementos do modelo.
No seu exemplo, talvez você precise que o robô aprenda a detectar obstáculos (analisando elementos no ambiente) ou que ele acompanhe onde estavam os obstáculos e para que lado eles estavam se movendo.
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