Машинное обучение

Как мне справиться с задержкой вознаграждения в обучении подкреплению?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 8237


Леонард Джохард технический директор (2009-настоящее время)   
@ | Обновлено Right Now


Я прекрасно понимаю, почему так можно подумать.

Если вы изучаете глубокое обучение самостоятельно, скорее всего, вы следуете одному из этих онлайн-курсов. Я сам делал несколько таких. Вот почему такие курсы могут облегчить глубокое обучение, казалось бы, легко:

  • Во-первых, многие из этих курсов используют фреймворки, такие как TensorFlow или Keras, для реализации нейронных сетей и алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск. Попробуйте реализовать их только с помощью NumPy или SciPy. Все еще легко? Я буду ждать.
  • Многие курсы сосредоточены на «интуитивном» понимании математики, а не на реальных хардкорных вещах. Я помню, как проходил знаменитый курс Эндрю Нга по ML, где во многих случаях было показано значение нескольких уравнений, а не описание того, как они были получены. Я обнаружил, что извлекаю некоторые из них самостоятельно, просто из любопытства!
  • Наконец, многие люди не понимают важности хороших наборов данных для глубокого обучения и машинного обучения в целом. Вам придется потратить довольно много времени на сбор, очистку и представление или кодирование данных. Если вы внедряете Neural Nets с подготовленными наборами данных из онлайн-хранилищ, я могу понять, почему все это может показаться вам простым. Создание правильного набора данных для обучения - это более 50% работы!

Суть в том, что онлайн-курсы, а также несколько популярных книг абстрагируют много информации. Эти ресурсы, на мой взгляд, призваны вызвать интерес к ML, чтобы вы были мотивированы погружаться глубже. Использование TensorFlow может быть увлекательным занятием, но подумайте о парнях, которые действительно создали фреймворк!

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.