prompt:
Translate the following text from en to ar:
Generally, a Monte Carlo method is a method to generate a set of (potentially weighted) samples that approximate a distributionp(x).

completion: بشكل عام، طريقة مونت كارلو هي طريقة لتوليد مجموعة من العينات (المرجحة المحتملة) التي تقترب من توزيع p(x).

source_lang: en

target_lang: ar

domain: technical

complexity: standard


prompt:
Translate the following text from en to ar:
MCTS is very successful on Computer Go and other games

completion: MCTS कम्प्यूटर गो और अन्य खेलों में बहुत सफल है।


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Introduction to Artificial Intelligence Marc Toussaint February 4, 2019 The majority of slides on search, CSP and logic are adapted from Stuart Russell.

completion: مقدمة في الذكاء الاصطناعي لمارك توسان، 4 فبراير 2019. تم تكييف غالبية الشرائح حول البحث، و CSP، والمنطق من ستيوارت راسل.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Yes: nodes expanded in increasing order ofg(n)

completion: نعم: العقد الموسعة بترتيب متزايد لـ g(n)


prompt:
Translate the following text from en to ar:
In BFS (or uniform-cost search), the fringe propagates layer-wise, containing nodes of similar distance-from-start (cost-so-far), leading to optimal paths but exponential space complexityO(b d+1 )

completion: في بحث BFS (أو البحث ذي التكلفة الموحدة)، تنتشر الحافة طبقة تلو الأخرى، وتحتوي على عقد ذات مسافة مماثلة من البداية (التكلفة حتى الآن)، مما يؤدي إلى مسارات مثالية ولكن تعقيد مساحة أسي O(b d+1 )

complexity: complex


prompt:
Translate the following text from ar to en:
نعم: العقد الموسعة بترتيب متزايد لـ g(n)

completion: Yes: nodes expanded in increasing order of g(n)

source_lang: ar

target_lang: en


prompt:
Translate the following text from ar to en:
في بحث BFS (أو البحث ذي التكلفة الموحدة)، تنتشر الحافة طبقة تلو الأخرى، وتحتوي على عقد ذات مسافة مماثلة من البداية (التكلفة حتى الآن)، مما يؤدي إلى مسارات مثالية ولكن تعقيد مساحة أسي O(b d+1 )

completion: In BFS (or uniform-cost search), the fringe propagates layer-wise, containing nodes of similar distance-from-start (cost-so-far), leading to optimal paths but exponential space complexity O(b d+1 )


prompt:
Translate the following text from en to ar:
is optimal iff ∀s:V π ∗ (s) =V ∗ (s)whereV ∗ (s) = max π V π (s) (simultaneously maximising the value in all states)

completion: يكون مثاليًا إذا وفقط إذا كان ∀s:V π ∗ (s) =V ∗ (s) حيث V ∗ (s) = max π V π (s) (تعظيم القيمة في جميع الحالات في وقت واحد)


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Q-learning was the first provably convergent direct adaptive optimal control algorithm

completion: كان Q-learning هو أول خوارزمية تحكم مثالي تكيفي مباشر قابلة للتقارب.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
The Dynamic Programming principle is applicable throughout the domains – but inefficient if the state space is large (e.g. relational or high-dimensional continuous)

completion: ينطبق مبدأ البرمجة الديناميكية في جميع المجالات - ولكنه غير فعال إذا كانت مساحة الحالة كبيرة (على سبيل المثال، علائقية أو مستمرة عالية الأبعاد).


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Constraint propagation generally loops through the set of constraint, consid- ers each constraintseparately, and deletes inconsistent values from its adjacent domains.

completion: بشكل عام، تتكرر عملية نشر القيود عبر مجموعة القيود، مع الأخذ في الاعتبار كل قيد على حدة، وحذف القيم غير المتسقة من نطاقاتها المجاورة.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Based on the second condition, motivational manipulations have been used to distinguish between two systems of action control: if an instrumental outcome is no longer a valued goal (for instance, food for a sated animal) and the behavior persists, it must not be goaldirected.

completion: بناءً على الشرط الثاني، تم استخدام التلاعبات التحفيزية للتمييز بين نظامين للتحكم في الفعل: إذا لم تعد النتيجة الأداتية هدفًا ذا قيمة (على سبيل المثال، الطعام لحيوان شبعان) واستمر السلوك، فيجب ألا يكون موجهًا نحو الهدف.


prompt:
Translate the following text from ar to en:
CSP: We haven variables x i , each with domain D i , x i ∈ D i – We have K constraints C k , each of which determines the feasible configurations of a subset of variables – The goal is to find a configuration X= (X 1 ,..,X n ) of all variables that satisfies all constraints

completion: CSP: لدينا متغيرات x i ، لكل منها نطاق D i ، x i ∈ D i - لدينا K قيود C k ، يحدد كل منها التكوينات الممكنة لمجموعة فرعية من المتغيرات - الهدف هو إيجاد تكوين X= (X 1 ,..,X n ) لجميع المتغيرات التي تفي بجميع القيود.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
•80ies: – Start of connectionism, NIPS – ML wants to distinguish itself from pure statistics (“machines”, “agents”)

completion: • في الثمانينيات: - بداية الاتصالية، NIPS - تريد ML أن تميز نفسها عن الإحصائيات البحتة ("الآلات"، "الوكلاء")


prompt:
Translate the following text from ar to en:
• في الثمانينيات: - بداية الاتصالية، NIPS - تريد ML أن تميز نفسها عن الإحصائيات البحتة ("الآلات"، "الوكلاء")

completion: • 80s: - Start of connectionism, NIPS - ML wants to distinguish itself from pure statistics ("machines", "agents")


prompt:
Translate the following text from en to ar:
STRIPS rules (Stanford Research Institute Problem Solver) are a simple way to describedeterministictransition models. The Planning Domain Definition Language (PDDL) standardizes STRIPS

completion: قواعد STRIPS (برنامج حل المشكلات في معهد ستانفورد للأبحاث) هي طريقة بسيطة لوصف نماذج الانتقال المحددة. تعمل لغة تعريف مجال التخطيط (PDDL) على توحيد STRIPS.


prompt:
Translate the following text from ar to en:
STRIPS قواعد (स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट प्रॉब्लम सॉल्वर) एक सरल तरीका है जो निश्चित संक्रमण मॉडल का वर्णन करता है। प्लानिंग डोमेन डेफिनेशन लैंग्वेज (PDDL) STRIPS को मानकीकृत करता है।

completion: STRIPS rules (Stanford Research Institute Problem Solver) are a simple way to describe deterministic transition models. The Planning Domain Definition Language (PDDL) standardizes STRIPS.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Solving an NP hard problem •Ways to tackle the problems with BP convergence: – Damping (Heskes, 2004:On the uniqueness of loopy belief propagation fixed points) – CCCP (Yuille, 2002:CCCP algorithms to minimize the Bethe and Kikuchi free energies: Convergent alternatives to belief propagation) – Tree-reweighted MP (Kolmogorov, 2006:Convergent tree-reweighted message passing for energy minimization) 9:37 Junction Tree Algorithm** •Many models have loops Instead of applying loopy BP in the hope of getting a good approximation, it is possible to convert every model into a tree by redefinition of RVs. The Junction Tree Algorithms converts a loopy model into a tree.

completion: حل مشكلة NP صعبة • طرق لمعالجة مشاكل تقارب BP: – التخميد (Heskes، 2004: حول تفرد نقاط ثابتة لانتشار الاعتقاد الحلقي) – CCCP (Yuille، 2002: خوارزميات CCCP لتقليل طاقات Bethe و Kikuchi الحرة: بدائل متقاربة لانتشار الاعتقاد) – Tree-reweighted MP (Kolmogorov، 2006: تمرير رسائل معاد وزنها بالشجرة المتقاربة لتقليل الطاقة) 9:37 خوارزمية شجرة الوصلة** • العديد من النماذج بها حلقات بدلاً من تطبيق BP الحلقي على أمل الحصول على تقريب جيد، من الممكن تحويل كل نموذج إلى شجرة عن طريق إعادة تعريف RVs. تحول خوارزميات شجرة الوصلة نموذجًا حلقيًا إلى شجرة.


prompt:
Translate the following text from en to ar:
grounded Bayesian Network – Each grounded predicate→random variable •PRMs are nice because they draw clear connections to relational databases. But there is a easier/cleaner formulation of such types of models: Markov Logic Networks (MLN).

completion: شبكة بايزيانية مُؤسَّسة – كل مسند مُؤسَّس → متغير عشوائي • نماذج العلاقات الاحتمالية جيدة لأنها تربط بوضوح بقواعد البيانات العلائقية. ولكن هناك صياغة أسهل/أنظف لهذه الأنواع من النماذج: شبكات المنطق الماركوڤية (MLN).


prompt:
Translate the following text from en to ar:
Implement breadth-first search, uniform-cost search, limited-depth search, iterative deepening search and A-star as described in the lecture.

completion: व्याख्यान में वर्णित अनुसार, चौड़ाई-प्रथम खोज, समान-लागत खोज, सीमित-गहराई खोज, पुनरावृत्तिक गहन खोज और ए-स्टार को लागू करें।