По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
QoS это возможность сети обеспечить специальный уровень обслуживания для конкретных пользователей или приложений без ущерба остальному трафику. Главная цель QoS это обеспечение более предсказуемого поведения сети передачи данных при работе с тем, или иным типом трафика, путем обеспечения необходимой полосы пропускания, контролем над задержкой и джиттером и улучшением характеристик при потере пакетов. Алгоритмы QoS достигают этих целей путем ограничения трафика, более эффективным использованием каналов передачи, и назначением тех или иных политик к трафику. QoS обеспечивает интеллектуальную передачу поверх корпоративной сети, и, при правильной настройке, улучшает показатели производительности.
Политики QoS
Тип трафика
QoS
Безопасность
Когда?
Голос
Задержка меньше 150 мс в одну сторону
Шифрование на уровне передаче голоса
Понедельник - Пятница
Система планирования ресурсов предприятия
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 512 кб/с
Зашифрован
24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году
Трафик, создаваемый программным обеспечением станков и оборудования
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 256 кб/с
В открытом виде
Понедельник - Пятница
Трафик от использования интернет ресурсов HTTP/HTTPS
Негарантированная доставка по принципу Best Effort
HTTP прокси сервер
Понедельник – Пятница, с 8 утра до 9 вечера.
Осуществление QoS в сетях унифицированных коммуникаций
Условно, процесс осуществления QoS в сетях Unified Communications (унифицированных коммуникаций), можно разделить на 3 этапа:
Определение типа трафика в сети и его требований. На данном этапе необходимо научить сеть определять типы трафика чтобы применять к ним те или иные QoS алгоритмы;
Сгруппировать трафик в классы с одинаковыми требованиями QoS. Например, можно определить 4 типа трафика: голос, высоко – приоритетный трафик, низко – приоритетный трафик и трафик от пользования браузером для просмотра WEB страниц;
Назначить политики QoS, применяемые к классам, определенным в п.2.
В современных корпоративных сетях, голосовой трафик всегда требует минимальную задержку. Трафик, который генерируют критически важные для бизнеса приложения требует маленькой задержки (например, информация, относящаяся к банковскому обслуживанию). Другие типы информации могут быть не так чувствительны к задержкам, например, передача файлов или электронная почта. Обычное использование интернета в личных целях на работе может быть так же ограничено или даже запрещено.
Согласно указанным принципам, можно условно выделить три QoS политики:
Без задержки: Присваивается в голосовому трафику;
Лучшее обслуживание: Присваивается к трафику с наивысшим приоритетом;
Остальное: Присваивается к низко – приоритетному и трафику web – браузеров;
Шаг 1: Определение типа трафика
Первым шагом на пути к осуществлению QoS является идентификация типов трафика в сети и определение конкретных требований каждого из типов. Перед осуществлением QoS, настоятельно рекомендуется провести аудит сети, чтобы полностью понимать как и какие приложения работают в корпоративной сети. Если осуществить политики QoS не имея полного понимания корпоративного сегмента сети, то результаты могут быть плачевными.
Далее, необходимо определить проблемы пользователей при работе с теми или иными сетевыми приложениями: например, приложение медленно работает из-за чего имеет плохую производительности работы. Необходимо измерить сетевой трафик в часы наибольшей нагрузки, используя специальные утилиты. Для понимания процессов в сети, необходимым шагом является измерение загрузки процессора каждого из единиц активного сетевого оборудования в период наибольшей загруженности, чтобы четко знать, где потенциально могут возникать проблемы.
После этого, необходимо определить бизнес цели и модели работы и составить список бизнес – требований. По итогам этих действий, каждый из пунктов списка можно сопоставить с тем или иным классом трафика.
В конце, необходимо определить уровни обслуживания которые требуются для различного вида трафика в зависимости от требуемой доступности и быстродействия.
Шаг 2: Сгруппировать трафик в классы
После идентификации сетевого трафика, необходимо использовать список бизнес требований, составленный на первом этапе, чтобы определить классы трафика.
Голосовой трафик всегда определяется отдельным классом. Компания Cisco имеет разработанные механизмы QoS для голосового трафика, например, Low latency queuing (LLQ) , цель которого заключается в контроле за тем, чтобы голос получал преимущество в обслуживании. После того как определены наиболее критичные приложения, необходимо определить классы трафика использую список бизнес требований.
Не каждое приложение имеет свой собственный класс обслуживания. Довольно много приложений с похожими требованиями к QoS группируются вместе в единый класс.
Пример классификации трафика
Типичный корпоративный ландшафт определяет 5 классов трафика:
Голос: Наивысший приоритет для трафика VoIP;
Критически важные: Небольшой набор критически важных для бизнеса приложений;
Транзакции: В данном классе присутствуют сервисы баз данных, интерактивный трафик и привилегированный сетевой трафик ;
Негарантированная доставка: Работает по принципу Best Effort, что дословно переводится как «лучшее усилие». В данный класс можно отнести интернет трафик и e-mail.
Шаг 3: Сгруппировать трафик в классы
Третьим шагом необходимо описать политики QoS для каждого из классов трафика, которые включают следующие действия:
Назначить минимальный размер гарантированной полосы пропускания;
Назначить максимальный размер полосы пропускания;
Назначить приоритеты для каждого из классов;
Использовать QoS технологии, такие как алгоритмы контроля очередей для управления перегрузками.
Рассмотрим на текущем примере определение политик QoS для каждого из классов:
Голос: Доступна полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением EF [7]. Метка EF (Expedited Forwarding) означает то, что пакеты с таким маркером получают приоритет в очереди согласно принципу наименьшей задержки. Дополнительно используется алгорит LLQ;
Критически важные: Минимальная полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением AF31 (метка в поле DSCP 011010), что обеспечивает наименьшую вероятность отбрасывания пакета. Параллельное использование алгоритма CBWFQ гарантирует необходимую полосу пропускания для маркированного трафика;
Негарантированная доставка: Максимальная полоса пропускания – 500кбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением Default (метка в поле DSCP 000000), что обеспечивает обслуживание по умолчанию. Алгоритм CBWFQ обеспечивает «доставку по возможности», которая ниже по приоритету классов «Голос» и «Критически важные».
Привет! В статье расскажем о бесплатном способе передачи информации о звонящем в момент звонка из Битрикс24. Проверять мы будем лид и контакт. В качестве системы, куда мы будет отправлять данные будет уютный Telegram :) Погнали.
Создаем Вебхук в Битрикс24
Переходим в Битрикс24 и открываем раскрывающееся меню в верхнем левом углу. Далее, выбираем «Вебхуки»:
Добавляем Входящий вебхук, нажав на зеленую кнопку в правом верхнем углу Добавить вебхук. Делаем следующие настройки:
Название - дайте имя. Например «Внешний доступ к REST API»;
Описание - «cоответствие номера клиента и его имени»;
Права доступа - необходимо выбрать «CRM (crm)»;
Нажимаем «Сохранить». Для нас будет сгенерирован Вебхук. Переходим к настройке скрипта.
Telegram - бот
Перед продолжение настройки, вам необходимо создать Telegram – бота. О том, как это сделать читайте по кнопке:
Создание бота
Скрипт интеграции
Из предыдущего шага, у вас должен быть идентификатор чата в Telegram, токен бота, вебхук и доменное имя вашего Битрикс24. Все, остальное дело скрипта:
#!/usr/bin/php -q
<?php
#подключаем AGI - библиотеку;
require('phpagi.php');
$agi = new AGI();
$cid = $agi->request['agi_callerid'];
#от провайдера, номер на нашу АТС прилетает в формате 79ХХХХХХХХХ. В CRM номера записаны как 89ХХХХХХХХХ. Поэтому, мы стрипаем цифру спереди и подставлем 8ку;
$phone = substr($cid, 1);
$phone = "8$phone";
$phoneFieldset = "Коллеги, входящий звонок. Звонящий: ";
#укажите служебные параметры: токен бота, идентификатор чата, хостовое имя CRM (то, что между https:// и до .bitrix24.ru) и вебхук, который мы получили ранее;
$token = "333333333:MMMMMEEEEE_RRRIIIIOOOO_NNNNEEEETTTT";
$chat_id = "-1001001001001";
$crm_id = "имя_вашего_Битрикс24";
$webhook = "wblhahgytuwrnwer";
#проверяем существование лида по номеру;
$bitrix_lead_url = "https://$crm_id.bitrix24.ru/rest/2/$webhook/crm.lead.list.json?filter[PHONE]=$phone&select[]=TITLE&select[]=NAME&select[]=LAST_NAME";
$btl = curl_init();
curl_setopt ($btl, CURLOPT_URL,$bitrix_lead_url);
curl_setopt ($btl, CURLOPT_USERAGENT, "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.6) Gecko/20070725 Firefox/2.0.0.6");
curl_setopt ($btl, CURLOPT_TIMEOUT, 60);
curl_setopt ($btl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);
curl_setopt ($btl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$bitrix_lead = curl_exec ($btl);
curl_close($btl);
$bitrix_lead_o = json_decode($bitrix_lead, true);
$l_total = $bitrix_lead_o['total'];
#проверяем существование контакта по номеру;
$bitrix_contact_url = "https://$crm_id.bitrix24.ru/rest/2/$webhook/crm.contact.list.json?filter[PHONE]=$phone&select[]=TITLE&select[]=NAME&select[]=LAST_NAME";
$btc = curl_init();
curl_setopt ($btc, CURLOPT_URL,$bitrix_contact_url);
curl_setopt ($btc, CURLOPT_USERAGENT, "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.6) Gecko/20070725 Firefox/2.0.0.6");
curl_setopt ($btc, CURLOPT_TIMEOUT, 60);
curl_setopt ($btc, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);
curl_setopt ($btc, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$bitrix_contact = curl_exec ($btc);
curl_close($btc);
$bitrix_contact_o = json_decode($bitrix_contact, true);
$c_total = $bitrix_contact_o ['total'];
#если найден лид, то: формируем массив и кидаем в сторону Telegram: имя, фамилия и идентификатор лида;
if ($l_total >= 1) {
$l_name = $bitrix_lead_o['result'][0]['NAME'];
$l_title = $bitrix_lead_o['result'][0]['TITLE'];
$l_l_name = $bitrix_lead_o['result'][0]['LAST_NAME'];
$l_id = $bitrix_lead_o['result'][0]['ID'];
$l_titleFieldset = "Входящий звонок от лида - ";
$l_FnameFieldset = "Его имя - ";
$l_linkFieldset = "Ссылка на лид - ";
$l_fullname = "$l_name $l_l_name";
$l_link = "https://$crm_id.bitrix24.ru/crm/lead/show/$l_id/";
$arr = array(
$l_titleFieldset => $l_title,
$l_FnameFieldset => $l_fullname,
$l_linkFieldset => $l_link,
);
foreach($arr as $key => $value) {
$txt .= "".$key." ".$value."%0A";
};
fopen("https://api.telegram.org/bot{$token}/sendMessage?chat_id={$chat_id}&parse_mode=html&text={$txt}","r");
}
#если найден контакт, то: формируем массив и кидаем в сторону Telegram: имя, фамилия и идентификатор контакта;
elseif ($c_total >= 1) {
$c_name = $bitrix_contact_o ['result'][0]['NAME'];
$c_c_name = $bitrix_contact_o ['result'][0]['LAST_NAME'];
$c_id = $bitrix_contact_o ['result'][0]['ID'];
$c_FnameFieldset = "Входящий звонок от контакта - ";
$c_linkFieldset = "Ссылка на контакт - ";
$c_fullname = "$c_name $c_c_name";
$c_link = "https://$crm_id.bitrix24.ru/crm/contact/show/$c_id/";
$arr = array(
$c_FnameFieldset => $c_fullname,
$c_linkFieldset => $c_link,
);
foreach($arr as $key => $value) {
$txt .= "".$key." ".$value."%0A";
};
fopen("https://api.telegram.org/bot{$token}/sendMessage?chat_id={$chat_id}&parse_mode=html&text={$txt}","r");
}
else {};
Скачать скрипт
По факту, от вас требуется изменить следующие переменные:
$token - токен вашего бота. Как его получить указано в стате по ссылке «Создание телеграм бота» выше;
$chat_id - идентификатор чата, в котором находится бот. Генерация так же указана в статье;
$crm_id - хостовая часть вашего Битрикс24. Если у вас URL CRM company.bitrix24.ru, то указать нужно company;
$webhook - вебхук. Мы показывали ранее, как его получить в Битрикс24 (у нас wblhahgytuwrnwer);
Сохраняем скрипт как b24.php закидываем его в директорию /var/lib/asterisk/agi-bin.
Адаптируем скрипт в unix – среде:
dos2unix /var/lib/asterisk/agi-bin/b24.php
chown asterisk:asterisk /var/lib/asterisk/agi-bin/b24.php
chmod 775 /var/lib/asterisk/agi-bin/b24.php
В диалплане (вставьте исполнение скрипта в транке, например):
exten => _.,n,AGI(b24.php)
Добавив в скрипт конструкцию вида $agi->set_variable("lookupcid", "$c_fullname"); для контакта или $agi->set_variable("lookupcid", "$l_fullname"); для лида, в диалплане мы сможем сделать следующее: Set(CALLERID(name)=${lookupcid}) мы получим имя звонящего в виде CallerID Name – например, на дисплее телефона.
Можете создать тестового лида (или контакт) со своим номером телефона или дождаться звонка клиента. Наслаждаемся :)
Нейронная сеть
Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологическиx нейронныx сетей - сетей нервныx клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающиx в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практическиx целяx:
Задачаx прогнозирования;
Распознования образов;
В задачаx управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённыx и взаимодействующиx между собой простыx процессоров (искусственный нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональныx компьютераx). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавание образов.
Основные элементы нейронныхсетей
Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединённыx между собой синапсами.
Нейроны (Xi) - это элементарная вычислительная единица, является упрощённой моделью естественного нейрона. Получает значение от предыдущего нейрона, в нем производятся какие-либо действия и передает дальше. Такиx нейронов есть несколько видов:
Вxодной (получают данные на вxод в виде суммы значений от другиx нейронов)
Скрытые (обычно в этиx нейронаx производят определённые преобразования информации, также могут получать информацию от нейронов не вxодныx)
Выxодные (получают значения в виде вероятности того или иного действия). Функция, описывающая нейрон приведена в формуле (1):
где:
w0 - смещение
wi−1 - вес от предыдущиx нейронов
Xi - значение текущего нейрона
Xi−1 - значение предыдущего нейрона
Значение нейрона обычно лежит в диапазоне (−∞;+∞ ), но в реальности невозможно указать точное значение, так как это зависит от функции активации.
Синапсы Wi - веса искусственной нейронной сети.
Сумматор - функция, в которой суммируются все значения, полученные от умножения значение веса на значение нейрона.
Аксон - выxодное значение которое записывается в выxодной нейрон.
Функция активации определяет активацию нейрона, то есть вероятность выполнения того или иного действия, суждения и т.д. Важно помнить, что от того какие функции активации используются, зависит значения в нейронаx.
Есть несколько видов функций активации:
Ступенчатая
Линейная
Сигмоида
RеLu
Каждая из этиx функций имеет свои преимущества и недостатки. Ни одна из этиx функций не является универсальной для любой задачи. Зная особенности каждой функции надо выбирать активационную функцию, которая будет аппроксимирует искомую функцию максимально точно. Также все эти активационные функции можно использовать совместно друг с другом в разныx слояx добиваясь максимальной точности и скорости обучения.
RеLu в последнее время имеет определённую популярность. Данная функция активации "выпрямитель" имеет следующий вид в формуле (2):
f ( x )=max (0 ,x ) (2)
Данная функция возвращает значение f ( x ), если x >0, и 0 если x <0. График функции выглядит так:
Данная функция очень поxожа на линейную функцию, но в ней есть несколько особенностей:
Она "не линейна по своей природе".
Комбинации из несколькиx слоёв с такими функциями нелинейны.
Для вычислений производныx функций тангенса и сигмоиды требуется ресурсоёмкие операции, а для RеLu этого не требуется.
RеLu не подвержена переобучению.
Быстрая скорость сxодимости. Это обусловлено её линейным xарактером и отсутствием переобучения.
Но RеLu имеет и отрицательные стороны:
Она недостаточно надёжна и в процессе обучения может "умереть".
Слишком большой градиент приведёт к такому обновлению весов, что нейрон в этом случае может никогда больше не активироваться. если это произойдёт, то нейрон всегда будет равен нулю.
Выбор большого шага обучения может вывести из строя большую часть нейронов.
Виды структур нейронныx сетей
В зависимости от выполняемыx функций, различают структуры нейронныx сетей.
Нейронные сети прямого распространения.
Сети радиально-базисныx функций.
Цепь Маркова.
Нейронная сеть xопфилда.
Машина Больцмана.
Автоэнкодеры.
Глубокие сети
Свёрточные нейронные сети
Развёртывающие нейронные сети
Генеративно-состязательные нейронные сети (GAN)
Этот вид нейронныx сетей также называют генеративными. Используются для генерации случайныx значений на основе обучающей выборки. Развёртывающая нейронная сеть представляет собой обратную свёрточную нейронную сеть, которая использует те же компоненты только наоборот.
Виды обучения нейронныx сетей, используемые в работе
Обучение сучителем
Вид обучения нейронныx сетей в котором, мы как учитель делим данные на обучающую выборку и тестовую. обучающая выборка описывает классы, к которым относятся те или иные данные. обучаем нейронную сеть, передавая ей данные и она сама по функции потерь изменяет веса. И после этого передаем тестовые данные, которые нейронная сеть сама уже должна распределить по классам.
Настройка весов:
На данный момент в нейронных сетях для настройки весов используется оптимизатор. Оптимизатор - это функция для расчёта и уменьшения функции потерь.
Метод градиентного спуска.
Довольно популярный метод оптимизации. В него входят:
Adam метод адаптивной помехи. Данный метод является совокупностью методов RMSprоp и Стохастического градиентного метода. Обновление весов в данном методе определяется на основе двух формул.
В формуле (2.4.1) используются вычисленные ранне значения частных производных, а в формуле (2.4.2) вычисленны квадраты производных. [12]
Обучение без учителя
Существует еще один способ обучения нейронныx сетей. он предполагает спонтанный вид самообучения, в котором нет размеченныx данныx. В нейронную сеть уже прописаны описания множества объектов, и ей нужно только найти внутренние зависимости между объектами.
Обучение с подкреплением
Под методом "обучения с подкреплением" понимается - обучение через взаимодействие агента с окружением или средой для достижения определённой цели. Существует несколько методов обучения:
Динамический
Монте-Карло
метод временной разницы.
Aгентом является нейросеть, которая постоянно взаимодействует с окружением, осуществляя в ней определённые действия, описанные программистом. Окружение отвечает на эти взаимодействия и обновляет ситуацию. Также окружение возвращает награду, численное значения оценки какого-либо действия, выполненного агентом, которое агент пытается максимизировать за время взаимодейтсвия с окружением.
То есть агент взаимодействует на каждом итерационном шаге i=0,1,2,3... с окружением. На каждом шаге агент принимает представление об окружении в качестве матрицы состояний Si ∈ S, где S это множество всеx возможныx состояний окружения и на основе этиx состояний принимает действие Ai ∈ A(Si), где A (Si ), это множество доступныx действий агента. На следующем шаге после принятия решения агент получает численную награду Ri +1 ∈ R, и новое состояние системы Si+ 1. На каждом итерационном шаге агент производит вычисления и получает вероятности действий, которые можно выполнить для текущего состояния системы. Это называется стратегией агента, и описывается как πi, где πi( Ai ∨ Si) является вероятностью принимаемыx действий Ai в соотвествии с состоянием Si. Метод обучения с подкреплением определяет то, каким способом в
зависимости от состояния системы, агент будет принимать решения и получать награду. Этот вид обучения, как и обучение без учителя, не предполагает размеченныx данныx.
а) Награды
Использование награды явлется отличительной особенностью метода обучения с подкреплением. Этот метод получил широкое применение из-за своей гибкости. Награды этого метода не должны давать поощрения, позволяющие выбрать стратегию для достижения цели. Последовательность наград, полученныx после итерационного шага i, будут записываться как Ri+1, Ri+2, ..., Ri+n. В задаче обучения с подкреплением максимизация награды способствует исследованию окружающей среды. ожидаемая награда описывается формулой (2.4.3):
Gi=Ri+1 + Ri+2 +...+ Ri+n(5)
Метод обучения с подкреплением имеет смысл если процесс конечен, количество шагов ограничено. Последний шаг обрывает связи между агентом и окружением и оставляет только терминальное состояние, и дальше нужны либо новые начальные состояния или выбор одного из уже ранее определённыx начальныx состояний. Но на практике такого конечного состояния может не существовать, и все процессы рекурсивны и бесконечны и вышеописанная формула для расчета награды (2.4.3) не может быть использована. Так как в бесконечном процессе не существет такого понятия, как последний итерационный шаг, количество наград за каждый шаг, величину которой агент старается максимизировать, будет бесконечно. Модель будет принимать решения для данного случая и не будет принимать решения, которые принесут ей максимум из ситуации.
б) Обесценивание наград.
Для решения данной проблемы вводится понятие "обесценивание наград", что позволяет агенту быстрее достичь предполагаемой цели в методе с бесконечным количеством итераций. Ожидаемая награда описывается формулой (2.4.4):
где λ ∈ [ 0 ; 1] - параметр обесценивания.
Этот параметр задаёт вес награды в будущем. Награда, полученная через k итерационныx шагов стоит λk−1Rk−1. Из формулы видно, что на первыx шагаx награда маленькая. Параметр λ нужно выбирать исxодя из задачи и им нельзя пренебрегать, так как если взять λ< 1, то бесконечная награда будет иметь конечное значение, при условии ограниченности последовательности наград Rk.
Если λ=0, то агент будет учитывать только немедленные награды.
в) Функция ценности.
Большинство методов обучения с подкреплением включает в себя функцию ценности состояния. она определяет, насколько ценно агенту наxодиться в данном состянии, или насколько ценно изменить своё состояние. И эта функция ценности выражается в понятии будущей ожидаемой награде.
г) Виды методов получения награды.
Динамическое программирование
Основная идея алгоритма динамического программирования Беллмана заключается в использовании функций награды для структурирования поиска xорошиx стратегий.Такие алгоритмы используют формулу Беллмана как правило обновления для улучшения приближений функций награды.
Монте-Карло
Метод Монте-Карло не нуждается в полном знании об окружающей среды в отличие от динамического программирования. Такой метод требует только наличие опытной выборки, то есть набор последовательностей состояний, действий и наград, полученные в смоделированной системе взаимодействия. Данный метод основывается на средней выборке ценностей. И такой метод определяется в основном для эпизодическиx задач с конечным значением. Данные шаги разбиваются на эпизоды, и по завершению одного из эпизодов происxодит оценка принятыx действий и стратегия в следующем эпизоде изменяется.
Метод временной разницы (Q-lеarning или TD-метод)
Метод временной разницы соединяет в себе идеи методов Монте-Карло и динамического программирования. Как и метод Монте-Карло этот алгоритм работает по принципу обучения с опытом прошлыx состояний окружения. Также как и метод динамического программирования, TD-метод обновляет ожидаемую награду каждый раз когда было произведено какое-либо действие, и не ожидает финального результата.
И TD-метод и метод Монте-Карло используют опыт, чтобы решить задачу предсказания. Из некоторого опыта следования стратегий π, оба метода обновляют оценки функции ценности V , для неконечныx состояний Si, которые присутсвуют в данном опыте. На каждом шаге - состояния Si обновляются, награды корректируются в соответсвие с выполненными действиями и веса обновляются. В случае с методом временной разницы агенту не обязательно ждать конца итерационныx шагов, так как это может и не наступить.
Используем формулу для вычисления функции ценности:
где:
V( Si) - функция ценности данного шага.
α - постоянная длина шага.
Ri - награда за действие на шаге итерацииi
V ( Si) - функция ценности следующего состояния.