इस पोस्ट में, मैं "वैकल्पिक" प्रतिमान पर आधारित एक सुदृढीकरण शिक्षण (आरएल) एल्गोरिदम पेश करूंगा: विभाजित करें और जीतें। पारंपरिक तरीकों के विपरीत, यह एल्गोरिदम अस्थायी अंतर (टीडी) सीखने पर आधारित नहीं है (…
नए मॉडल क्षमता और मूल्य-प्रदर्शन सीमा को रीसेट करते हैं। जब भी कोई लॉन्च प्रति डॉलर संभव होता है तो टीमें पुनर्मूल्यांकन करती हैं कि क्या बनाया जाए।
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