🎯 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!🧠
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
