この入門チュートリアルで、マルコフ決定過程について詳しく学びましょう。私たちについて詳しくは、https://nebulum.one/no-code-ai/ をご覧ください。

マルコフ決定過程（MDP）が、私たちの周囲にある最もスマートなAIシステムをどのように支えているのかをご覧ください。障害物を回避する配送ロボットから、最適なルートを見つけるGPSまで、MDPは機械が不確実な状況下でインテリジェントな意思決定を行うことを可能にします。

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複雑な数学を分かりやすく説明するシンプルな例を通して、状態、行動、遷移確率、報酬、割引率という5つのコアコンポーネントを学びます。これらのアルゴリズムが、目先の報酬と将来の結果をどのようにバランスさせ、局所的には近視眼的に見えながらも全体的には最適なシステムを構築するのかを探ります。これは単なるエンジニアリングではなく、コードに込められた哲学であり、機械に戦略的思考を教えながら、私たちがどのように意思決定を行うのかを検証することを促します。

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ノーコード初心者の方でも経験豊富な方でも、この動画はあなたのストレスを解消し、AIを活用したプロフェッショナルなアプリをあっという間に構築・設計するのに役立ちます。

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チャプター

0:46 マルコフ決定過程が重要な理由
1:45 決定論的 vs 確率論的
4:12 状態
5:01 記憶なし
5:37 行動
8:21 報酬
9:07 割引係数
9:52 環境
10:34 強化学習

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