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Unit 10 21 Q Learning 1.mp4YouTube↗ IA↗(long shot)
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ここまでですべてのステップを学習しました

Vamos supor que realizamos o aprendizado

エージェントを使って効用モデルを見出し

através de nosso agente, e chegamos a um modelo de utilidade;

それぞれの状態における効用の評価を得ました

então temos estimativas para a utilidade de cada estado.

さてこれをどう実行するのでしょう？

Então o que fazemos quando precisamos agir?

まずここでは状態のポリシーは獲得済みで

Bem, agora temos nossa política para o estado,

これは期待値に依存しています

que é determinada pelo valor esperado,

それぞれの状態の期待値は

e nós calculamos o valor esperado

今ここで学習した効用を見て計算していきます

de cada estado observando a utilidade, que acabamos de aprender.

さらに遷移確率を掛ける必要があります

Mas aí temos que multiplicar pelas possibilidades de transição.

効用を見ることによって得られる最終状態それぞれの確率を

Qual a probabilidade de cada estado resultante, cuja utilidade tivemos que aprender?

ここで調べる必要があります

Então também é necessário saber isso,

遷移モデルが与えられればすべての確率が分かりますが

e em alguns casos, o modelo de transição é dado, portanto conhecemos todas essas probabilidades.

他の場合では分かりません

Mas em outros casos, nós não temos esse modelo,

効用が分かっていても学習していなければポリシーは実行できません

portanto se não o aprendemos, não podemos aplicar nossa política, mesmo conhecendo as utilidades.

そこで代用となる手法として以前説明したQ学習ついて説明しましょう

Eu gostaria de falar brevemente sobre esse método alternativo, chamado de Q-Aprendizado, que eu mencionei antes.

Q学習では直接Uつまり効用は学習せず

No Q-Aprendizado, não aprendemos U diretamente,

遷移モデルも必要ありません

e não precisamos do modelo de transição.

代わりに学習するのはQで表すマッピングで

Em vez disso, o que é aprendido é um mapeamento direto,

状態と行為の組から効用値が出力されます

Q, de estados e ações

Qの学習から状態の最適ポリシーを決定することができるのは

para utilidades, e assim que aprendemos Q, podemos determinar a política ótima do estado,

このQ（s，a）値が最大の行為を取る時です

apenas pegando o máximo sobre todas as possíveis ações dos valores Q(s,a).

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