Maze Q-Table

RL Maze Explorer ایک جدید موبائل پلیٹ فارم ہے جسے کمک سیکھنے کی تحقیق اور تعلیم کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ایپلیکیشن صارفین کو قابل بناتی ہے کہ وہ ذہین ایجنٹوں کو انکولی سیکھنے کے الگورتھم کے ذریعے پیچیدہ بھولبلییا کے ماحول میں نیویگیٹ کرنے کی تربیت دے سکے۔

🎯 کلیدی خصوصیات

• قابل ترتیب ماحول: متنوع تربیتی منظرنامے بنانے کے لیے بلاک کے سائز کو ایڈجسٹ کرکے بھولبلییا کی پیچیدگی کو حسب ضرورت بنائیں

• متحرک بھولبلییا جنریشن: اوور فٹنگ کو روکنے اور سیکھنے کو عام کرنے کے لیے نئی بھولبلییا لے آؤٹ تیار کریں۔

• انٹرایکٹو ٹریننگ کنٹرول: حسب ضرورت ایپی سوڈ کی گنتی سیٹ کریں اور ریئل ٹائم میں ٹریننگ کی پیشرفت کی نگرانی کریں۔

• کارکردگی کا تصور: تربیت کے بعد تفصیلی سیکھنے کے منحنی خطوط اور کارکردگی کے میٹرکس دیکھیں

🧠 کمک سیکھنے کے بنیادی اصول

Reinforcement Learning (RL) مشین لرننگ کا ایک نمونہ ہے جہاں ایجنٹ ماحولیاتی تعامل اور انعام پر مبنی تاثرات کے ذریعے بہترین سلوک سیکھتے ہیں۔

بنیادی اجزاء:

ایجنٹ: ذہین نظام جو فیصلے کرتا ہے اور تجربے سے سیکھتا ہے۔

ماحولیات: بھولبلییا کی دنیا جس میں ایجنٹ کام کرتا ہے اور دریافت کرتا ہے۔

ریاست: بھولبلییا کے ماحول میں موجودہ پوزیشن اور صورتحال

ایکشن: نقل و حرکت کے دستیاب انتخاب (اوپر، نیچے، بائیں، دائیں)

انعام: فیڈ بیک میکانزم جو سیکھنے کی رہنمائی کرتا ہے (ترقی کے لیے مثبت، رکاوٹوں کے لیے منفی)

🚀 یہ کیسے کام کرتا ہے۔

درخواست لاگو کرتا ہے:

• بھولبلییا کے ماحول کو منظم طریقے سے دریافت کریں۔

• بہترین نیویگیشن حکمت عملی سیکھیں۔

• نئی بھولبلییا کنفیگریشنز کے مطابق ڈھالیں۔

• تکراری تربیت کے ذریعے کارکردگی کو بہتر بنائیں

تربیتی سیشن کمپیوٹیشنل طور پر بہت زیادہ ہو سکتے ہیں، جس کا دورانیہ ڈیوائس کی صلاحیتوں اور منتخب پیرامیٹرز کی بنیاد پر مختلف ہوتا ہے۔ سیکھنے کے عمل کو جامع کارکردگی کے چارٹس کے ذریعے تصور کیا جاتا ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ ایجنٹ کی بہتری کو ٹریک کرتے ہیں۔

یہ پلیٹ فارم RL تصورات کو سمجھنے کے لیے ایک تعلیمی ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔