Ai técnicas icd 10 código para artrite não especificada

Pathfinding é freqüentemente associado com IA, porque o algoritmo A * e muitos outros algoritmos de pathfinding foram desenvolvidos por pesquisadores de IA. Atualmente, várias técnicas de IA inspiradas na biologia são populares e recebo perguntas sobre por que não as uso. Redes Neurais modelam um cérebro aprendendo pelo exemplo – dado um conjunto de respostas certas, ele aprende os padrões gerais. A Aprendizagem por Reforço modela um cérebro aprendendo por experiência – dado algum conjunto de ações e uma eventual recompensa ou punição, ele aprende quais artrites em pés e pés são boas ou más. Algoritmos genéticos modelam a evolução por seleção natural – dado algum conjunto de agentes, deixe os melhores viverem e os piores morrem. Normalmente, os algoritmos genéticos não permitem que os agentes aprendam durante suas vidas, enquanto as redes neurais permitem que os agentes aprendam apenas durante suas vidas.

A aprendizagem de reforço permite que os agentes aprendam durante suas vidas e compartilhem conhecimento com outros agentes fatais da artrite reumatóide. #Redes neurais

Redes neurais são estruturas que podem ser “treinadas” para reconhecer padrões em insumos. Eles são uma maneira de implementar a aproximação da função de definição da artrose: dado que y 1 = f (x 1), y 2 = f (x 2), …, y n = f (x n), construa uma função f ‘que se aproxima de f. A função aproximada f ‘é normalmente suave: para x’ perto de x, esperamos que f ‘(x’) esteja próximo de f ‘(x). A aproximação da função serve a dois propósitos:

As redes neurais geralmente pegam um vetor de valores de entrada e produzem um vetor de valores de saída. No interior, eles treinam pesos de “neurônios”. As redes neurais utilizam o aprendizado supervisionado, no qual as entradas e saídas são conhecidas e o objetivo é construir uma representação de uma função que aproxime a entrada ao mapeamento de saída.

Em pathfinding, a função é f (início, meta) = caminho. Nós ainda não sabemos os caminhos de saída. Poderíamos calculá-los de alguma forma, talvez usando A *. Mas se formos capazes de computar um caminho dado a artrite e a clínica de reumatologia (início, meta), então já sabemos a função f, então por que se incomodar em aproximá-la? Não adianta generalizar f porque o conhecemos completamente. O único benefício potencial seria reduzir o tamanho da representação de f. A representação de f é um algoritmo razoavelmente simples, que ocupa pouco espaço, então não acho que o código 10 para a artrite do ombro também seja útil. Além disso, as redes neurais produzem uma saída de tamanho fixo, enquanto os caminhos são de tamanho variável.

Em vez disso, a aproximação de funções pode ser útil para construir componentes de pathfinding. Pode ser que a função de custo de movimento seja desconhecida. Por exemplo, o custo de se mover através de uma floresta cheia de orcs pode não ser conhecido sem realmente executar o movimento e combater as batalhas. Usando a aproximação da função, cada vez que a floresta é cruzada, o custo de movimento f (número de orcs, tamanho da floresta) pode ser medido e alimentado na rede neural. Para futuras sessões de pathfinding, os novos custos de movimentação poderiam ser usados ​​para encontrar caminhos melhores. Mesmo quando a função é desconhecida, a aproximação da função é útil principalmente na artrite nos sintomas da clavícula, quando a função varia de jogo para jogo. Se um único custo de movimento se aplica toda vez que alguém joga o jogo, o desenvolvedor do jogo pode pré-compilar antecipadamente.

Outra função que pode se beneficiar da aproximação é a heurística. A função heurística em A * deve estimar o custo mínimo de alcançar o destino. Se uma unidade está se movendo ao longo do caminho P = p 1, p 2, …, pn, então após o caminho ser percorrido, podemos alimentar n atualizações, g (pi, pn) = (custo real de mover de i para n ), para a função de aproximação h. À medida que a heurística adquire artrite nos dedos, o A * será capaz de correr mais rápido.

Redes neurais, embora não sejam úteis para a osteoartrite em árabe, podem ser usadas para as funções usadas por A *. Tanto o movimento quanto a heurística são funções que podem ser medidas e, portanto, inseridas na aproximação da função. #Algorítmos genéticos

Algoritmos genéticos permitem que você explore um espaço de parâmetros para encontrar soluções que pontuem bem de acordo com uma “função de adequação”. Eles são uma maneira de implementar a otimização de função: dada uma função g (x) (onde x é tipicamente um vetor de valores de parâmetros), encontre o valor de x que maximiza (ou minimiza) g (x). Este é um problema de aprendizado não supervisionado – a resposta correta à artrite em cães não é conhecida de antemão. Para pathfinding, dada uma posição inicial e uma meta, x é o caminho entre os dois e g (x) é o custo desse caminho. Abordagens de otimização simples como escalada de montanhas mudam x de formas que aumentam g (x). Infelizmente, em alguns problemas, você alcança “máximo local”, valores de x para os quais nenhum x próximo tem um valor maior de g, mas algum valor distante de x é melhor. Algoritmos genéticos melhoram a subida de montanhas mantendo múltiplos x, e usando abordagens inspiradas na evolução como mutação e cross-over para alterar x. Algoritmos genéticos e alpinistas podem ser usados ​​para aprender o melhor valor de x. Para a localização de sintomas de espondiloartrite, no entanto, já temos um algoritmo (A *) para encontrar o melhor x, portanto, abordagens de otimização de função não são necessárias.

A programação genética leva os algoritmos genéticos um passo adiante e trata os programas como os parâmetros. Por exemplo, você criaria algoritmos de pathfinding em vez de caminhos, e sua função de fitness classificaria cada algoritmo com base em quão bem ele faz. Para pathfinding, já temos um bom algoritmo e não precisamos evoluir um novo.

Pode ser que, como nas redes neurais, os algoritmos genéticos possam ser aplicados a alguma parte do problema de busca de caminhos. No entanto, eu não artrite drogas para cães sabem de quaisquer usos neste contexto. Em vez disso, uma abordagem mais promissora parece ser o uso de pathfinding, para o qual as soluções são conhecidas, como uma das muitas ferramentas disponíveis para os agentes em evolução. Aprendizagem #Reinforcement

Como os algoritmos genéticos, o Aprendizado por Reforço é um problema de aprendizado não supervisionado. No entanto, ao contrário dos algoritmos genéticos, os agentes podem aprender durante suas vidas; Não é necessário esperar para ver os sintomas da espondiloartrite axial se eles “viverem” ou “morrerem”. Além disso, é possível que vários agentes experimentem diferentes coisas para compartilhar o que aprenderam. Aprendizado por reforço tem algumas semelhanças com o núcleo de A *. Em A *, atingir o objetivo final é propagado de volta para marcar todas as escolhas feitas ao longo do caminho; outras opções deixadas artrite do quadril icd 10 são descartadas. Na aprendizagem de reforço, cada estado pode ser avaliado e sua recompensa (ou punição) é propagada de volta para marcar todas as escolhas que foram feitas levando a esse estado. A propagação é feita usando uma função de valor, que é um pouco como a função heurística em A *, exceto que é atualizada conforme os agentes experimentam coisas novas e aprendem o que funciona. Uma das principais vantagens da aprendizagem por reforço e dos algoritmos genéticos em relação a abordagens mais simples é que existe uma escolha entre explorar novas descobertas sobre o estudo de casos de artrite reumatóide e explorar as informações aprendidas até o momento. Em algoritmos genéticos, a exploração via mutação; no aprendizado por reforço, a exploração é através da permissão exlicita de escolher novas ações.

Tal como acontece com os algoritmos genéticos, não acredito que o aprendizado de reforço deva ser usado para o problema do pathfinding em si, mas sim como um guia para ensinar os agentes a se comportarem no mundo do jogo. Esta é a página 12 de 13 de Amit’s Thoughts on Pathfinding.