نطاق حل المشكلات في التعلم المعزز أوسع مما يدركه معظم الناس. بمجرد أن تفهم ما يمكن لـ RL فعله فعلاً، تتغير الأولويات تمامًا—تصبح سرعة الأداء وتحسينه أمرًا لا يقبل التفاوض. يجب أن تلبي البنية التحتية متطلبات الحوسبة لـ RL، وليس العكس. إنها تقنية تحويلية حقًا. إذا قضيت وقتًا في استكشاف تطبيقات RL عبر مجالات مختلفة، فستفهم لماذا هذا الأمر مهم جدًا. الإمكانات بدأت تظهر للتو.

شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • 5
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
0/400
GasGasGasBrovip
· 12-26 19:52
هذه المجموعة من RL فعلاً مُقدّرة بشكل منخفض، وكل من جربها يفهم ذلك الشعور، تحسين الأداء ليس خيارًا بل ضرورة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketMonkvip
· 12-26 19:47
تم بالفعل تقليل قيمة RL بشكل كبير، لا يزال الكثيرون يناضلون مع تفاصيل الخوارزمية، ولم يدركوا مدى أهمية تصميم الهيكلية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaNomadvip
· 12-26 19:46
تقنية التعلم المعزز في نجل فعلاً تم التقليل من شأنها، فقط من جربها حقاً يفهم ذلك الشعور
شاهد النسخة الأصليةرد0
SmartContractDivervip
· 12-26 19:42
هذه الأشياء حقًا مُقدرة بشكل منخفض، بمجرد أن تبدأ في استكشافها بعمق، لا يمكنك التوقف.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PretendingSeriousvip
· 12-26 19:31
يبدو أن RL يمكنه القيام به أكثر مما يعتقد الجميع... لكن كم عدد المشاريع التي تم تنفيذها فعليًا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت