MIT Theory: Algorithms for Rational Decision Making under Uncertainty

Автор: Neural Intel Media

Загружено: 2026-01-18

Просмотров: 16

Описание: Decision-making under uncertainty requires a robust computational framework to account for outcome, model, state, and interaction variables. Neural Intel Media dissects the bleeding edge of AI—enterprise architectures, theoretical frameworks, and the technical constraints that shape machine intelligence—without the marketing gloss.
This overview analyzes the primary frameworks found in "Algorithms for Decision Making" by Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, and Kyle H. Wray, published by The MIT Press (2022). We examine the observe-act cycle, the mathematical formulation of Markov Decision Processes (MDPs), and applications in aircraft collision avoidance and autonomous driving.

Read the companion blog post at neuralintel.org for technical diagrams and source links.
Follow us on Twitter @neuralintelorg for real-time analysis.

#DecisionTheory #MDP #AutonomousSystems #MITPress #MachineIntelligence

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

MIT Theory: Algorithms for Rational Decision Making under Uncertainty

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

1: Introduction to Neural Networks and Deep Learning; Training Deep NNs

1: Introduction to Neural Networks and Deep Learning; Training Deep NNs

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Доведение моделирования до предела возможностей для поиска порядка в хаосе.

Доведение моделирования до предела возможностей для поиска порядка в хаосе.

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

The Hidden Evolution: Implicit Reinforcement Learning and the Future of Iterative AI

The Hidden Evolution: Implicit Reinforcement Learning and the Future of Iterative AI

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction - Emma Brunskill

Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction - Emma Brunskill

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

RL Course by David Silver - Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning

RL Course by David Silver - Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning

Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?

Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?

Gary Marcus on the Massive Problems Facing AI & LLM Scaling | The Real Eisman Playbook Episode 42

Gary Marcus on the Massive Problems Facing AI & LLM Scaling | The Real Eisman Playbook Episode 42

Обучение с подкреплением ужасно – Андрей Карпати

Обучение с подкреплением ужасно – Андрей Карпати

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

DeepMind x UCL RL Lecture Series - Introduction to Reinforcement Learning [1/13]

DeepMind x UCL RL Lecture Series - Introduction to Reinforcement Learning [1/13]

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман