Exploration/exploitation trade-off в реальной жизни


- это про новый опыт, знания и их использование. Я в очередной раз убедился, что жизнь отлично описывается Reinforcement learning’ом и для всех сложных вопросов есть несколько формул, алгоритмов и подходов, которые стоит иметь в виду.

Проблема графов, ML и жизни - это как раз exploration/exploitation tradeoff, баланс между изучением нового и использованием текущего. Когда вообще наступает тот момент, когда нужно перестать делать то, что знаешь, и пойти в другое место (к примеру, работать/учиться/делать новые проекты)? И наоборот, почему кто-то, очень долго находясь на одном месте, продолжает изучать что-то новое, углубляться и в итоге становится более «полезным»? Универсального ответа на это у меня нет, но история про eхploration/exploitation tradeoff отлично описывает эту жизненную задачу. И, как я заметил, однозначно сказать, когда пора переключаться с изучения на использование, нельзя - каждый выбирает сам (конечно, есть определенные границы вроде «Не стоит менять работу каждую неделю»). Но со временем, ходя по графу знаний, узнавая новые вершинки, вы находите новое, неисследованое и неиспользованное

Проблему eхploration/exploitation trade-off (и ещё множество тем про анализ данных, ML/RL и ChatGPT) мы обсудим сегодня в 20:30 на эфире с Радославом Нейчевым

Всех обнял, ваш @techmeta)
#education #life #career

Картинка взята из статьи