عبارة.
/ˈpɒlɪsi aɪˈtəːreɪʃən/
"Policy Iteration" هو مصطلح يُستخدم في مجال تعلم الآلة، وخاصة في خوارزميات التعلم المعزز. تشير المفهوم إلى عملية تحسين أو تحديث سياسة اتخاذ القرار في نظام معين من خلال تكرار خطوات معينة حتى تصل السياسة إلى المستوى الأمثل. تُستخدم هذه الطريقة بشكل واسع لحل مسائل التحسين حيث يتم تحسين السياسة بشكل تدريجي.
تُستخدم عبارة "policy iteration" عادةً في سياقات البحث الأكاديمي والمقالات التقنية، لكنها قد لا تكون شائعة في المحادثات اليومية. يُفضل استخدامها في الكتابات المكتوبة مثل الأوراق البحثية أو المراجع الأكاديمية.
تظهر هذه العبارة بشكل متكرر في الأدبيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والبرمجة.
تستخدم الخوارزمية تكرار السياسة للعثور على الحل الأمثل للمشكلة المعطاة.
In reinforcement learning, policy iteration is a fundamental approach for improving decision-making strategies.
في تعلم التعزيز، يعتبر تكرار السياسة نهجًا أساسيًا لتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار.
Researchers have demonstrated that policy iteration converges faster in certain environments.
عبارة "policy iteration" ليست شائعة في التعبيرات الاصطلاحية، ولكن يمكن استخدامها في سياقات خاصة تتعلق بالتحسين والتطوير.
عند مواجهة قرارات معقدة، غالبًا ما يكون أفضل مسار هو من خلال تكرار السياسة.
Continuous improvement in algorithms can be achieved by employing techniques like policy iteration.
يمكن تحقيق التحسين المستمر في الخوارزميات من خلال استخدام تقنيات مثل تكرار السياسة.
Policy iteration provides a systematic approach to refining decision processes.
الكلمة مكونة من "policy" والتي تعني سياسة، و"iteration" التي تعني تكرار. معًا، تشير إلى تكرار عمليات تحسين السياسة.
باختصار، تعتبر "policy iteration" مفهومًا مركزيًا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يساعد على تحسين السياسات بطرق منهجية.