Update README.ru.md

path edit for Russian translation images
pull/152/head
Jen Looper 3 years ago committed by GitHub
parent 3a448bbb49
commit 96ce28c03a
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23

@ -3,7 +3,7 @@ Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, р
Представьте, что у вас есть смоделированная среда, такая как фондовый рынок. Что произойдет, если вы введете определенное правило. Имеет ли это положительный или отрицательный эффект? Если происходит что-то негативное, вам нужно принять это егативное подкрепление_, извлечь из него урок и изменить курс. Если это положительный результат, вам нужно использовать это _положительное подкрепление_.
![peter and the wolf](images/peter.png)
![peter and the wolf](../images/peter.png)
> Петьке и его друзьям нужно спастись от голодного волка! Автор изображения [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
@ -22,8 +22,8 @@ Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, р
В предыдущих разделах вы видели два примера проблем машинного обучения:
- **Supervised**, где у нас есть наборы данных, которые предлагают примеры решений проблемы, которую мы хотим решить. [Классификация](../4-Classification/README.md) и [регрессия] (../ 2-Регрессия / README.md) являются контролируемыми учебными задачами.
- **Unsupervised**, в котором у нас нет помеченных данных обучения. Основным примером unsupervised learning является [Кластеризация](../5-Clustering/README.md).
- **Supervised**, где у нас есть наборы данных, которые предлагают примеры решений проблемы, которую мы хотим решить. [Классификация](../../4-Classification/README.md) и [регрессия] (../ 2-Регрессия / README.md) являются контролируемыми учебными задачами.
- **Unsupervised**, в котором у нас нет помеченных данных обучения. Основным примером unsupervised learning является [Кластеризация](../../5-Clustering/README.md).
В этом разделе мы познакомим вас с новым типом задач обучения, которые не требуют маркированных данных обучения. Есть несколько типов таких проблем:
@ -44,9 +44,9 @@ Reinforcement learning (обучение с подкреплением), RL, р
## Уроки
1. [Введение в обучение с подкреплением и Q-Learning](1-QLearning/README.md)
2. [Использование тренажерного зала](2-Gym/README.md)
1. [Введение в обучение с подкреплением и Q-Learning](../1-QLearning/README.md)
2. [Использование тренажерного зала](../2-Gym/README.md)
## Благодарности
«Введение в обучение с подкреплением» написано с[Дмитрием Сошниковым](http://soshnikov.com)
«Введение в обучение с подкреплением» написано с[Дмитрием Сошниковым](http://soshnikov.com)

Loading…
Cancel
Save