"policy learning"の翻訳 日本語へ:
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例 (レビューされていない外部ソース)
| Now we have a new policy, and we continue learning with that new policy. | これを用いて学習を続けます 最初に得たポリシーが無効なら |
| So remember in passive reinforcement learning, we choose a fixed policy and execute that policy and any deviance from the policy results from the stochasticity. | 固定されたポリシーを選択し実行しました そして偶然そのポリシーから逸脱すると こちら側の選択には関係なく 環境が確率論的になるため |
| Policy | ポリシー |
| You learn, and remember what you've learned, but that doesn't change the captain's policy and that's passive learning. | しかし船長のポリシーは変えられません それが受動的学習です もう一方は能動的強化学習といいます |
| Now, the alternative is called active reinforcement learning and that's where we change the policy as we go. | これは好きなようにポリシーを変更できます 例えば最終的に未知の領域を学習するという すばらしい仕事をすることで |
| Privacy Policy | プライバシーポリシー |
| Group Policy | グループポリシー |
| Default Policy | 標準ポリシー |
| Password Policy | パスワードポリシー |
| Duplicate Policy | 重複ポリシー |
| Default Policy | デフォルトのポリシー |
| Site Policy | サイトポリシー |
| Java policy | Java ポリシー |
| JavaScript policy | JavaScript ポリシー |
| Switching Policy | 切り替えのポリシー |
| cpu policy | CPU ポリシーNote this is a KRunner keyword |
| Bad policy | 不正なポリシー |
| Send policy | 送信ポリシー |
| Cache Policy | キャッシュポリシー |
| Overwrite Policy | ポリシーを上書き |
| Size Policy | サイズ規則 |
| Focus Policy | フォーカスポリシー |
| Vert. Policy | ファイルから画像を挿入 |
| Vertical Policy | フォントを設定...Object name Object type |
| Add Group Policy | グループポリシーを追加 |
| Add User Policy | ユーザポリシーを追加 |
| Sound Policy Server | サウンドのポリシーサーバComment |
| New Cookie Policy | 新しいクッキーポリシー |
| Change Cookie Policy | クッキーポリシーを変更 |
| New Java Policy | 新しい Java ポリシー |
| Change Java Policy | Java ポリシーを変更 |
| New JavaScript Policy | 新しい JavaScript ポリシー |
| Change JavaScript Policy | JavaScript ポリシーを変更 |
| New Plugin Policy | 新しいプラグインポリシー |
| Change Plugin Policy | プラグインポリシーを変更 |
| Group expand policy | グループの展開 |
| Offline Cache Policy | オフラインキャッシュのポリシー |
| That's my policy. | 俺のポリシーだ わかっている |
| That's my policy. | それが俺のポリシーだよ |
| learning problem, called Unsupervised Learning. | 前のビデオで教師あり学習についてお話しました |
| A reinforcement learning agent can learn to explore the territory, find where the rewards are, and then learn an optimal policy. | どこに報酬があるかを見つけて 最適ポリシーを学びます 一方MDP解法は報酬の場所を 正確に知っているだけでいいのです |
| And they all stem from the same cause, from the fact that passive learning stubbornly sticks to the same policy throughout. | 受動学習が同じポリシーに 忠実であるという事実から問題は生じます ここにΠ s のポリシーがあり |
| Learning | 学習 |
| learning. | 全てのサンプルについて 正しい答え が何か与えられており |
| learning algorithm A or learning algorithm | それよりも重要になる事が多いのは |
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