Summarize the following information in short key points

Direct utility estimation is a technique used in reinforcement learning and decisionmaking that involves estimating the expected utility of taking a particular action in a
given state. The expected utility is a measure of how beneficial an action is likely to be,
given the current state and the potential future states.
Direct utility estimation can be used in situations where the environment is stochastic,
meaning that the outcomes of actions are not deterministic, and the rewards
associated with those outcomes are uncertain. In such cases, the expected utility of an
action is used to make decisions that maximize the expected cumulative reward over
time.
The process of direct utility estimation involves using statistical techniques to estimate
the value function or Q-function, which is a function that maps states and actions to
expected cumulative rewards. The value function can be estimated using a variety of
methods, including Monte Carlo sampling, temporal difference learning, and modelbased methods.
Direct utility estimation is a widely used technique in reinforcement learning and
decision-making, and has been applied in many areas, including robotics, finance, and
healthcare. It is a powerful tool for making optimal decisions in situations with
uncertain outcomes, and can be used to optimize a wide range of complex systems
9c4b7968-d4fa-4a09-b942-b337b8bf4218
Обобщите следующую информацию в кратких ключевых моментах

Прямая оценка полезности - это метод, используемый при обучении с подкреплением и принятии решений, который включает оценку ожидаемой полезности выполнения определенного действия в
данном состоянии. Ожидаемая полезность - это показатель того, насколько выгодным, вероятно, будет действие,
учитывая текущее состояние и потенциальные будущие состояния.
Прямая оценка полезности может использоваться в ситуациях, когда окружающая среда является стохастической,
что означает, что результаты действий не являются детерминированными, а вознаграждение
связанные с этими результатами неопределенны. В таких случаях ожидаемая полезность
действия используется для принятия решений, которые максимизируют ожидаемое совокупное вознаграждение с течением
времени.
Процесс прямой оценки полезности предполагает использование статистических методов для оценки
функции ценности или Q-функции, которая представляет собой функцию, сопоставляющую состояния и действия с
ожидаемыми совокупными вознаграждениями. Функция ценности может быть оценена с использованием различных
методов, включая выборку по методу Монте-Карло, изучение временных различий и методы, основанные на моделях.
Прямая оценка полезности является широко используемым методом обучения с подкреплением и
принятия решений и применяется во многих областях, включая робототехнику, финансы и
здравоохранение. Это мощный инструмент для принятия оптимальных решений в ситуациях с
неопределенными результатами и может быть использован для оптимизации широкого спектра сложных систем

submitted
0982e39f-758c-4022-863c-7831af244eba
Обобщите следующую информацию в кратких ключевых моментах.

Прямая оценка полезности (Daily Utility Estimation) - это метод, используемый при обучении с подкреплением и принятии решений, который включает оценку ожидаемой полезности выполнения определенного действия в данном состоянии. 

Ожидаемая полезность - это показатель того, насколько выгодным, вероятно, будет действие, учитывая текущее состояние и потенциальные будущие состояния. 

Прямая оценка полезности может использоваться в ситуациях, когда окружающая среда является стохастической, что означает, что результаты действий не являются детерминированными, а вознаграждение связанные с этими результатами неопределенны. В таких случаях ожидаемая полезность действия используется для принятия решений, которые максимизируют ожидаемое совокупное вознаграждение с течением.

submitted
Оценка прямой полезности - это метод, используемый в укреплении обучения и принятии решений, который предполагает оценку ожидаемой полезности принятия конкретного действия в данном состоянии. Ожидаемая полезность - это мера того, насколько полезным может быть действие, учитывая текущее состояние и потенциальные будущие состояния. Оценка прямой полезности может быть использована в ситуациях, когда окружающая среда является стохастической, а это означает, что результаты действий не являются детерминирующими, а вознаграждения, связанные с этими результатами, неопределенны. В таких случаях ожидаемая полезность действия используется для принятия решений, которые максимизируют ожидаемую кумулятивную награду в течение времени. Процесс прямой полезности
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}