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Wanda Simlick Azyp
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#Components のマルコフ決定過程 状態 (S): エージェントが存在できるすべての可能な状況を表します。 例 #OpenfabricA I: 株価を監視するトレーディングボットの現在の状態や、ユーザーの会話の流れを追跡するチャットボット。 行動 (A): 各状態でエージェントが取ることができるすべての可能な行動。 例: ユーザーの好みに基づいて提案する製品を選択するレコメンデーションエンジン。 遷移確率 (P): 1つの状態から別の状態に移動する確率。
#Components
のマルコフ決定過程
状態 (S):
エージェントが存在できるすべての可能な状況を表します。
例
#OpenfabricA
I: 株価を監視するトレーディングボットの現在の状態や、ユーザーの会話の流れを追跡するチャットボット。
行動 (A):
各状態でエージェントが取ることができるすべての可能な行動。
例: ユーザーの好みに基づいて提案する製品を選択するレコメンデーションエンジン。
遷移確率 (P):
1つの状態から別の状態に移動する確率。
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