Область розв'язання проблем за допомогою навчання з підкріпленням ширша, ніж багато хто уявляє. Як тільки ви зрозумієте, що насправді може робити RL, пріоритети повністю змінюються — оптимізація швидкості та продуктивності стає безкомпромісною. Архітектура повинна відповідати обчислювальним вимогам RL, а не навпаки. Це справді трансформаційна технологія. Якщо ви витратили час на дослідження застосувань RL у різних сферах, ви зрозумієте, чому це так важливо. Потенціал лише починає проявлятися.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BlockchainArchaeologist
· 2год тому
Цей набір RL дійсно недооцінений, більшість людей все ще замислюються над деталями алгоритму і зовсім не зрозуміли, що він може робити
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGasGasBro
· 12-26 19:52
rl ця система дійсно недооцінена, всі, хто справді її використовував, розуміють це відчуття, оптимізація продуктивності справді не є опцією
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketMonk
· 12-26 19:47
RL дійсно недооцінена, багато людей все ще сперечаються про деталі алгоритму, зовсім не усвідомлюючи, наскільки важливий дизайн архітектури
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaNomad
· 12-26 19:46
ngl, зміцнення навчання тут дійсно недооцінене, тільки ті, хто справді користувався, зрозуміють це відчуття
Переглянути оригіналвідповісти на0
SmartContractDiver
· 12-26 19:42
rl ця річ дійсно недооцінена, як тільки починаєш глибше досліджувати, зупинитися вже неможливо
Переглянути оригіналвідповісти на0
PretendingSerious
· 12-26 19:31
Здається, говориться про те, що RL може робити набагато більше, ніж всі думають... але скільки реальних проектів вже реалізовано?
Область розв'язання проблем за допомогою навчання з підкріпленням ширша, ніж багато хто уявляє. Як тільки ви зрозумієте, що насправді може робити RL, пріоритети повністю змінюються — оптимізація швидкості та продуктивності стає безкомпромісною. Архітектура повинна відповідати обчислювальним вимогам RL, а не навпаки. Це справді трансформаційна технологія. Якщо ви витратили час на дослідження застосувань RL у різних сферах, ви зрозумієте, чому це так важливо. Потенціал лише починає проявлятися.