S
Size: a a a
2021 January 19
I
Кстати, Дьяконова там как раз нет. Но я спрашивал как раз есть нет, так-то я туда подписан
D•
D•
Вот ещё кстати хороший канал https://t.me/start_ds для начинающих :)
@RAVasiliev ведёт :)
D•
Ivan
Кстати, Дьяконова там как раз нет. Но я спрашивал как раз есть нет, так-то я туда подписан
Странно, добавим :)
I
Все кинулись заводить каналы. Может, и мне завести? О чем писать только?
D•
Ivan
Все кинулись заводить каналы. Может, и мне завести? О чем писать только?
Давай про регрессии! Про них мало каналов
AD
Ivan
Все кинулись заводить каналы. Может, и мне завести? О чем писать только?
Кстати, завёл канал по анализу данных :D
https://t.me/proanaliziruem
https://t.me/proanaliziruem
I
Давай про регрессии! Про них мало каналов
Бгг. Начем с регрессионного тестирования
D•
Кстати, завёл канал по анализу данных :D
https://t.me/proanaliziruem
https://t.me/proanaliziruem
Это уже чат а не канал
AD
Это уже чат а не канал
Да, всё верно :)
Чатик для начинающих. Скоро будем там постить материалы с инфой для новичков, если кому-то интересно
Чатик для начинающих. Скоро будем там постить материалы с инфой для новичков, если кому-то интересно
AB
Вот вообще не реклама ни разу! А хвала и почёт Сергею Иванову за его труды!
Он взял, и законспектировал всю основную теорию по RL. Попробовал скомпилировать в единое повествование материалы из нескольких основных курсов, чтобы детально объяснить, как устроены алгоритмы RL и почему они выглядят именно так, а не иначе.
Очень вероятно, что этот труд пригодится кому-нибудь для погружения в RL с нуля (от читателя предполагается только знание базового ML / DL).
В книге могут быть баги и ошибки (особенно в последней главе), поэтому если вдруг вы найдёте опечатки / неточности / некорректности - смело сообщайте, контакты есть собственно в файле :)
Вероятно, будут фиксы / обновления; актуальная версия будет здесь:
https://github.com/FortsAndMills/RL-Theory-book
Он взял, и законспектировал всю основную теорию по RL. Попробовал скомпилировать в единое повествование материалы из нескольких основных курсов, чтобы детально объяснить, как устроены алгоритмы RL и почему они выглядят именно так, а не иначе.
Очень вероятно, что этот труд пригодится кому-нибудь для погружения в RL с нуля (от читателя предполагается только знание базового ML / DL).
В книге могут быть баги и ошибки (особенно в последней главе), поэтому если вдруг вы найдёте опечатки / неточности / некорректности - смело сообщайте, контакты есть собственно в файле :)
Вероятно, будут фиксы / обновления; актуальная версия будет здесь:
https://github.com/FortsAndMills/RL-Theory-book
Блин почему на русском то...
D•
Блин почему на русском то...
Сейчас как-то сложно стало. Может быть потому что конспект составлял русский? :)
AB
Может мне ещё и китайский доучивать???
AY
Слышал, китайцы сейчас тоже много по ml публикуют
D•
D•
Индия кстати очень молодцы в ML
AB
У индусов все норм. У них язык чем то похож на наш, дефолтный.