- 數(shù)據(jù)倉庫模型框架分幾層 內(nèi)容精選 換一換
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4、不同策略對(duì)應(yīng)不同結(jié)果,不同結(jié)果產(chǎn)生不同的Reward(獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù))。 5、該獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)作為參數(shù)用來更新策略模型,再進(jìn)行新一輪學(xué)習(xí)。 客戶瓶頸 1、實(shí)時(shí)性與長期性:AI不僅要做出實(shí)時(shí)的操作決策,還要做出長期的規(guī)劃決策,通常對(duì)于游戲時(shí)間30分鐘左右的STG游戲,對(duì)應(yīng)的決策步數(shù)(Policy)超過7000步,這意味著來自:專題安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析,性能提升10倍 客戶痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)分散】:現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境,包括華為云和用戶本地IDC,不能統(tǒng)一分析; 【數(shù)據(jù)量大】:數(shù)據(jù)量不斷增大,查詢性能下降; 【業(yè)務(wù)來自:百科
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