動作をハードコーディングせずに簡単な機械学習を行うにはどうすればよいですか？[閉まっている]

私は常に機械学習に興味を持っていましたが、簡単な「Hello World」の例から始めることについて1つのことを理解できません。ハードコーディング動作を回避するにはどうすればよいですか？

たとえば、ランダムに配置された障害物を回避する方法をボットに「教える」場合、障害物が動き回るので、相対運動だけを使用することはできませんが、距離などのハードコードはしたくありません。機械学習の全体のポイントを台無しにします。

明らかに、ランダムにコードを生成することは実際的ではないので、どうすればこれを実行できますか？

これがこのSEの範囲に当てはまるかどうかはわかりませんが、とにかく答えをここに突き刺しました。

すべてのAIアプローチでは、それが何であり、どのような不確実性があるかを判断する必要があります。状況のモデリングを可能にするフレームワークを選択すると、どの要素が「固定」され、どの要素が柔軟であるかがわかります。たとえば、このモデルでは、特定の制約を使用して独自のネットワーク構造を定義する（または学習する）ことができます。この柔軟性が目的に十分かどうかを判断する必要があります。次に、特定のネットワーク構造内で、特定のトレーニングデータセットを指定してパラメーターを学習できます。

AI / MLソリューションで動作をハードコードすることはほとんどありません。それはすべて、根本的な状況をモデル化し、モデルの要素を調整することでさまざまな状況に対応することです。

あなたの例では、ロボットに障害物を検出する方法を（環境内の要素を分析することによって）学習させたり、障害物がどこにあり、どのように動いていたかをロボットに追跡させたりすることができます。