🎯 Суть проекта Это эксперимент по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), где агент учится играть в крестики-нолики (Tic-Tac-Toe) без использования нейронных сетей. Основная цель — продемонстрировать, как классические методы RL справляются с простыми играми.
🔥 Чем интересен? Минимализм и простота ▪ Весь код написан на чистом C (~400 строк). ▪ Нет зависимостей — только стандартная библиотека. ▪ Идеален для изучения основ RL «с нуля».
Классический подход к RL ▪ Используется метод Temporal Difference (TD) Learnin ▪ Агент обучается через игру (self-play) и обновляет стратегию на основе наград.
Образовательная ценность ▪ Понятная визуализация процесса обучения (таблицы Q-значений). ▪ Пример того, как простая задача помогает понять фундамент RL.
Эффективность ▪ После обучения агент играет почти оптимально, избегая поражений. ▪ Код легко модифицировать для экспериментов (например, изменить размер доски).
📊 Как это работает? Q-таблица хранит «ценность» каждого действия в конкретном состоянии.
Агент выбирает ход на основе текущих Q-значений (с добавлением случайности для исследования).
P.S. Если вы думаете, что RL — это только про AlphaGo и Dota 2, этот проект покажет, что даже в простых задачах есть глубина!🧠
🎯 Суть проекта Это эксперимент по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), где агент учится играть в крестики-нолики (Tic-Tac-Toe) без использования нейронных сетей. Основная цель — продемонстрировать, как классические методы RL справляются с простыми играми.
🔥 Чем интересен? Минимализм и простота ▪ Весь код написан на чистом C (~400 строк). ▪ Нет зависимостей — только стандартная библиотека. ▪ Идеален для изучения основ RL «с нуля».
Классический подход к RL ▪ Используется метод Temporal Difference (TD) Learnin ▪ Агент обучается через игру (self-play) и обновляет стратегию на основе наград.
Образовательная ценность ▪ Понятная визуализация процесса обучения (таблицы Q-значений). ▪ Пример того, как простая задача помогает понять фундамент RL.
Эффективность ▪ После обучения агент играет почти оптимально, избегая поражений. ▪ Код легко модифицировать для экспериментов (например, изменить размер доски).
📊 Как это работает? Q-таблица хранит «ценность» каждого действия в конкретном состоянии.
Агент выбирает ход на основе текущих Q-значений (с добавлением случайности для исследования).
P.S. Если вы думаете, что RL — это только про AlphaGo и Dota 2, этот проект покажет, что даже в простых задачах есть глубина!🧠
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
