ارزیابی کلان سیستمهای چندعاملی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی
پایتوناین مقاله یه رویکرد دولایه برای ارزیابی سیستمهای چندعاملی هوش مصنوعی معرفی میکنه: ارزیابی سطح پایین که رفتار تکتک عاملها رو بررسی میکنه، و ارزیابی کلان که الگوهای تکراری رو در کل جمعیت تریسها کشف میکنه. هدف اینه که تیمهای مهندسی بتونن از هزاران رویداد پراکنده به چند الگوی قابلفهم برسن. نوتبوک ارائهشده با دادههای سنتتیک کار میکنه و نیازی به API key نداره.
این محتوا بهصورت خودکار با استفاده از هوش مصنوعی تولید شده است. بررسی نهایی آن پیش از استفاده توصیه میشود و مسئولیت استفاده از آن بهعهده کاربر است. برای مطالعه متن اصلی خبر،اینجا را کلیک کنید
خلاصهٔ کاملتر
وقتی یه سیستم چندعاملی شکست میخوره، ریشهی مشکل اغلب یه پاسخ بده بلکه یه الگوی رفتاری تکراریه که روی صدها یا هزاران اجرا پخش شده. شاید یه عامل متخصص هر بار یه سیگنال مشخص رو نادیده میگیره، یا اورکستراتور در شرایط پرریسک مرحلهی بررسی انسانی رو دور میزنه. این مقاله یه روش عملی برای شناسایی همین الگوها ارائه میده.
مثال اجرایی، یه سیستم سفارش خودروی الکتریکی (EV) شبیهسازیشدهست که عاملهای متخصص قیمتگذاری، انطباق قانونی، زنجیره تأمین، مسیریابی کارخانه، زمانبندی و تصمیمهای نهایی رو مدیریت میکنن. سناریوهای مختلف به این سیستم داده میشن و خروجی هر اجرا بهصورت یه «باندل تریس» ذخیره میشه.
خلاصهٔ کاملتر این خبر رو میتونی با داشتن اشتراک ویژه بخونی!
اشتراک رایگان
- دسترسی به خلاصهٔ کوتاه خبر
- دسترسی به خلاصهٔ کامل/اختصاصی خبر + نکات کلیدی
- ارسال اخبار مورد علاقه به ایمیل شما
- ارسال اخبار مورد علاقه به تلگرام شما
- عدم نمایش تبلیغات
اشتراک ویژه
- دسترسی به خلاصهٔ کوتاه خبر
- دسترسی به خلاصهٔ کامل/اختصاصی خبر + نکات کلیدی
- ارسال اخبار مورد علاقه به ایمیل شما
- ارسال اخبار مورد علاقه به تلگرام شما
- عدم نمایش تبلیغات
