🎯 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!🧠
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
