Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Emily Laird เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Emily Laird หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Machine Learning Mini Series - What is Reinforcement Learning?

6:55
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 424226538 series 3578824
เนื้อหาจัดทำโดย Emily Laird เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Emily Laird หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode of our machine learning mini-series, we explore the world of Reinforcement Learning (RL). Think of RL as the rebellious teenager of the machine learning family, eager to learn through trial and error. We’ll break down the basics: from agents and environments to actions, rewards, and policies. Using engaging analogies like training a dog or a game show contestant, we’ll explore real-world applications, including self-driving cars, video games, robotics, and marketing. Plus, we'll discuss the challenges of balancing exploration with exploitation and the hefty data requirements that make RL both fascinating and formidable.

Connect with Emily Laird on LinkedIn

  continue reading

14 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 424226538 series 3578824
เนื้อหาจัดทำโดย Emily Laird เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Emily Laird หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode of our machine learning mini-series, we explore the world of Reinforcement Learning (RL). Think of RL as the rebellious teenager of the machine learning family, eager to learn through trial and error. We’ll break down the basics: from agents and environments to actions, rewards, and policies. Using engaging analogies like training a dog or a game show contestant, we’ll explore real-world applications, including self-driving cars, video games, robotics, and marketing. Plus, we'll discuss the challenges of balancing exploration with exploitation and the hefty data requirements that make RL both fascinating and formidable.

Connect with Emily Laird on LinkedIn

  continue reading

14 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน