چگونه عوامل اکتشافی مانند Q-Learning، UCB و MCTS به حل مسائل هوشمند در محیطهای دینامیک کمک میکنند
مقدمه در دنیای امروز، هوش مصنوعی و استراتژیهای اکتشافی نقش برجستهای در حل مسائل پیچیده و دینامیک ایفا میکنند. عوامل اکتشافی، مانند Q-Learning، Upper Confidence Bound (UCB) و Monte Carlo Tree Search (MCTS)، ابزارهای قدرتمندی برای یادگیری هوشمندانه در محیطهای پویا و نامشخص هستند. این مقاله به تحلیل و بررسی…





![معرفی FLUX.2 [klein]: مدلهای فشرده برای هوش بصری تعاملی](https://aidreamslab.com/blog/wp-content/uploads/2026/01/create-an-abstract-futuristic-representation-of-visual-intelligence-with-compact-models-showcasing-t-200x200.jpg)

