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プランニング - 翻訳 : プランニング - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

MDPやA を使ったプランニングです
I gave you an example of perception using particle filters.
以前のプランニングとはまったく違うのは
This is a beautiful framework.
プランニングでは使ったことがありません
Notice that here we're introducing a new variable.
これまでプランニングでのすべての行動では
We never did that before in planning.
不確実性の下で行うプランニングについてです
So today is an exciting day.
プランニングにパートナー であることが広げながら見限
Disorder is feared...
初期状態では プランニングとスケジューリングの動画があります
So the only way to do this is to watch videos.
そして古典的プランニングの言語で表現されます
Resources are things like this pile of nuts and bolts that are used somewhere in a plan.
実行を挟みながら プランニングを行う必要があります
So the moral is we need some feedback from the environment. We can't just plan ahead and come up with a whole plan.
これは動的計画法を用いた 実際のプランニング技術です
Thrun So let me give you some examples of this method in action.
つまりプランニングは すべてのAIの核であると言えます
We defined AI to be the study and process of finding appropriate actions for an agent.
これまでプランニングについて 多くのことを学びました
Narrator Planning under uncertainty.
情報空間もしくは信念空間で 表現をプランニングします
So here is the situation that does work and it's related to information space or belief space.
4つ目はサブステップを含むステップで構成された 階層的プランニングです
That is, taking the action of perceiving something.
プランニング問題は 最適なポリシーを見つける問題になりました
So each state, except for the absorbing states, we have to define an action to define a policy.
次のことを理解するプランニングの 方法を考えてください
It goes south exclusively to gather information.
能動知覚が部分観測を扱えるように 古典的プランニング
Here's one more topic.
動画を見ることができるので プランニングとスケジューリングについて学べます
So by doing both, and by observing that you don't consume the bandwidth, it still stays with you, you can watch them.
こちらは問題の定義を 古典的プランニング言語で表したものです
Of course, resources could be handled just in the language of classical planning.
一階述語論理では表現が可能です プランニングでも適用できます
You can't express the notion of All in propositional languages like classical planning, but you can in first order logic.
単一の行為と状態を見つけます これは一般的なプランニングです
But you'll find a single sequence of actions and states that might cut the corners, as close as possible, to reach the plus 100 as fast as possible.
ピーターが教えたプランニングの講義に関連して モーションプランニングについてもお話しました
We talked a little bit about machine learning, a lot about particle filters, and some about motion planning, which relates to the planning class that Peter taught you quite a while back.
プランニング問題についていくつかの 水準の抽象化を用いて言及します
One of the key problems is that these robots have to decide what to do next.
この講義ではプランニングと不確実性を 同時に扱うためのマルコフ決定過程 MDP や
We never brought planning and uncertainty together, uncertainty and learning, or planning and learning.
部分観測可能な場合のプランニングには 部分観測マルコフ決定過程を使いますが
Whereas if you need memory, it's partially observable.
次に決定論的な世界で部分観測可能な時の プランニングについて考えます
Narrator We've been considering sensor less planning in a deterministic world.
完全観測可能か部分観測可能かという分類です プランニングで説明したアルゴリズムは
We distinguished deterministic was the casting environments, and we also talked about photos as partial observable.
紹介した事例に共通しているのは 困難なプランニング問題を含んでいる点です
So we made a robot that went inside and built maps of those mines.
その行為の 結果 について学びます 古典的プランニングではそれを 行為スキーマ で表現します
Now we have to figure out what actions look like and what the results of those actions look like.
変化していないものを表現することです 古典的プランニングでは 行為スキーマを扱いましたね
Now, the trickiest part about situation calculus is describing what changes and what doesn't change as a result of an action.
プランニングの説明をした際に 省略した4点について説明します 1つ目は時間についてです
This unit we'll return to the topic of planning, and we'll talk about 4 things that we left out last time we talked about planning.
プランニングとスケジューリングを両方学ぶには お金と帯域幅が不十分だということです 失敗する唯一の場合です
So what you'll find in the last case, E, is that the dollar amount and the bandwidth is insufficient to make you knowledgeable about planning and scheduling at the same time.
このような状況においては 通常のプランニングは不十分です 例えば一連の行為をここから開始して
This is a stochastic state transition which we can equally define for actions, south, west and east, and now we can see a situation like this conventional planning is insufficient.
扱う環境のタイプに依存します コアな古典的プランニングでは信念状態は 完全割り当てでなければならず
Just as in problem solving, the belief state depends on what type of environment you want to deal with.
行為の影響が確率論的だからです 決定的なプランニングにおけるケースで 一連の状態と行為を作るというよりも
It's really different from planning than before because of the stochasticity of the action effects.
MDPを使った 確率的な環境におけるプランニングを学びました 部分観測可能な環境について少しご説明します
So we now learned about fully observable environments, and planning in stochastic environments with MDPs
これまでの講義で話した内容を総動員します これまでプランニングと 不確実性について十分に解説してきました
We'll talk about planning under uncertainty, and it really puts together from the material we've talked about in past classes.
では部分観測可能である 一般的なケースに戻りましょう この講義ではプランニングや 不確実性を利用する技術の種類について
So far, we talked about the fully observable case, and I'd like to get back to the more general case of partial observability.
この状態には価値はなく ここには100ドルの価値があるといった具合です プランニングの問題は行為と状態を与えられた時に
So for example it might be worth 10 to be in the state over here, 0 to be in the state over here, and 100 to be in a state over here.
この新しい空間で複雑な部分的観測の プランニング過程の解決方法を見つけられます その解決方法を繰り返してください
In fact, you can use value iteration MDP's value iteration in this new space to find a solution to this really complicated partially observable planning process.
これは決定論的で観察可能な 定義域を扱うのに役立ちました しかし古典的なプランニングは 容易に発展させることができ
In the core classical planning, the belief state had to be a complete assignment, and that was useful for dealing with deterministic fully observable domains.
抽象的な階層型タスクネットワークの プランニング問題を解くことができます 具体的なステップを使う必要はありません その方法を説明しましょう
Now, in addition to doing an and or search, sometimes we can solve an abstract hierarchical task network planning problem without going all the way down to the concrete steps.
ではもう1つプランニングの手法を紹介します 状況計算 と呼ばれるものです 皆さんに興味を持ってもらうため 貨物の数にかかわらず
Now I want to talk about 1 more representation for planning called situation calculus.
空港Aから空港Bに貨物を移動するという ゴールを設定しましょう 古典的プランニングの命題言語では すべての概念を表現できませんが
To motivate this, suppose we wanted to have the goal of moving all the cargo from airport A to airport B, regardless of how many pieces of cargo there are.
世界を変数に分解することによって 複雑な問題を扱うアプローチ方法でもあります 古典的プランニングでは 状態空間を構成するすべての可能な値は
I want to describe a notation which we call classical planning, which is a representation language for dealing with states and actions and plans, and it's also an approach for dealing with the problem of complexity by factoring the world into variables.

 

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