Muốn thống trị trong ML? Trước tiên hãy làm chủ lý thuyết trò chơi.
Thật sự, bạn đang xây dựng hệ thống thông minh như thế nào mà không hiểu về ra quyết định chiến lược? Điều này không còn là tùy chọn nữa. Toán học đằng sau các điểm cân bằng Nash và các chiến lược tối ưu? Đó là lợi thế của bạn vào năm 2025.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
MEVSandwich
· 6giờ trước
Chẳng ngọt chút nào, thật có người chơi ml không hiểu về cân bằng Nash.
Xem bản gốcTrả lời0
PhantomMiner
· 6giờ trước
Phải học tất cả mọi thứ rồi, không học nổi nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
SchroedingerMiner
· 6giờ trước
Lý thuyết trò chơi khá thú vị
Xem bản gốcTrả lời0
MemeCoinSavant
· 7giờ trước
dựa trên GTO dựa, theo nghĩa đen là alpha trong sách giáo khoa
Xem bản gốcTrả lời0
MEVictim
· 7giờ trước
Không biết phải nói gì, bây giờ chơi lý thuyết trò chơi cũng phải cạnh tranh.
Muốn thống trị trong ML? Trước tiên hãy làm chủ lý thuyết trò chơi.
Thật sự, bạn đang xây dựng hệ thống thông minh như thế nào mà không hiểu về ra quyết định chiến lược? Điều này không còn là tùy chọn nữa. Toán học đằng sau các điểm cân bằng Nash và các chiến lược tối ưu? Đó là lợi thế của bạn vào năm 2025.