Comment puis-je faire un apprentissage automatique simple sans comportement de codage en dur? [fermé]

J'ai toujours été intéressé par l'apprentissage automatique, mais je ne peux pas comprendre une chose au sujet de commencer avec un simple exemple "Hello World" - comment puis-je éviter un comportement de codage en dur?

Par exemple, si je voulais "enseigner" à un bot comment éviter les obstacles placés au hasard, je ne pouvais pas simplement utiliser le mouvement relatif, parce que les obstacles se déplacent, mais je ne veux pas coder en dur, disons, la distance, parce que cela ruine tout l'intérêt de l'apprentissage automatique.

De toute évidence, la génération de code aléatoire ne serait pas pratique, alors comment pourrais-je faire cela?

Je ne sais pas si cela correspond à la portée de cette SE, mais voici un essai de réponse de toute façon.

Avec toutes les approches de l'IA, vous devez décider de ce que vous modélisez et du type d'incertitude. Une fois que vous avez choisi un cadre qui permet de modéliser votre situation, vous voyez alors quels éléments sont «fixes» et lesquels sont flexibles. Par exemple, le modèle peut vous permettre de définir votre propre structure de réseau (ou même de l'apprendre) avec certaines contraintes. Vous devez décider si cette flexibilité est suffisante pour vos besoins. Ensuite, au sein d'une structure de réseau particulière, vous pouvez apprendre les paramètres en fonction d'un ensemble de données de formation spécifique.

Vous codez rarement en dur dans les solutions AI / ML. Il s'agit de modéliser la situation sous-jacente et de s'adapter à différentes situations en modifiant les éléments du modèle.

Dans votre exemple, vous pourriez peut-être demander au robot d'apprendre à détecter les obstacles (en analysant les éléments de l'environnement), ou vous pourriez lui demander de suivre où se trouvaient les obstacles et de quelle manière ils se déplaçaient.