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    2018-11-26 21:24:04
    阅读量:545
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  • 我们正处在科技高速发展的时代,如今互联网已经与我们的生活息息相关,我们每天在互联网产生大量的数据,这些数据散落在网络中看似没有怎么作用,但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。我们传统的数据处理方式已经不能支撑这么庞大的数据量,所以大数据技术就出现挑起了大梁。大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势,很多企业都明白,只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息,就可以加强企业的竞争力...
    2019-05-13 17:37:56
    阅读量:267
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  • 前几天,毕业论文答辩,老师问你的数据量有多大,解释半天老师没懂,最后笑笑讽刺的说你这也不是大数据啊。跟不懂的人没必要瞎比比,即使是我的答辩评审老师。人工智能领域,不知道从什么时候开始流行大数据了,只要数据量不大,通通认为不严谨,没有说服力。只有大数据训练出的模型才算好吗?反正这一观点,放在强化学习领域是不对的。用最少的数据,能训练出最好的结果才是好模型。如果一味追求数据量大,统计专业都没有...
    2019-12-26 15:14:35
    阅读量:12
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  • RL属于机器学习中比较有意思的一个领域,监督学习、无监督学习都是一堆静止的数据去训练模型,而强化学习是让模型与环境的交互中进行学习,让人感觉更像一种有智慧的生物(然而并不是)。
    2017-05-06 16:35:07
    阅读量:1428
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  • 机器学习包含了三大分支,有监督学习(或半监督)、无监督学习和强化学习。同前两者相比,强化学习具有如下特点,  (1) 没有“supervisor”,只有“reward”信号;  (2) 反馈信号有时间延迟;  (3) 处理的是序列数据,而不是独立同分布数据;  (4) 学习体的“action”影响其后续的数据输入。rewardreward通常都被记作,表示第t个time step的返回...
    2019-06-03 14:51:09
    阅读量:29
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  • 一、什么是强化学习监督学习:有数据和数据对应的标签,根据这些数据和标签进行学习,从而判断出新的数据属于哪一类标签。强化学习:比监督学习更进一步,一开始就没有数据和对应的标签。通过在环境中尝试获取数据和标签,然后再学习哪些数据对应哪些标签。通过学习到的规律,尽可能选择能带来高分的行为。比如Alpha go,让机器不断更新自己的行为准则,学会下围棋,从而得到高分。我感觉监督学习更适合分类,...
    2019-04-20 11:55:40
    阅读量:473
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  • 什么是强化学习?强化学习是机器学习的一种学习方式,它跟监督学习、无监督学习是平级关系。但强化学习和监督学习、无监督学习 最大的不同就是不需要大量的“数据喂养”。而是通过自己不停的尝试来学会某些技能。强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。强化学习...
    2019-08-16 10:21:15
    阅读量:112
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