My current final selections are v229 at 0.957 and v236 at 0.953. The public Helios prediction, H, scores higher at 0.958, and a clean composition close to my second choice has scored 0.954. I have ...
현재 최종 제출로 골라 둔 것은 0.957의 v229와 0.953의 v236이다. 공개 Helios 예측 H는 0.958로 더 높고, 두 번째 후보와 구성이 비슷한 clean 조합도 0.954를 받았다. Public 점수만 보면 더 높은 대안이 있는데도 이 둘을 선택했다. 로컬 평가와 Public이 서로 다른 쪽을 지지하기 때문이다. 두 제출은 다시...
Comparisons, partitions, heaps, and digit passes organize data in different ways. Their invariants and operation counts explain correctness, stability, and best- and worst-case performance.
정렬의 속도는 비교 횟수, record 이동, 입력의 구조에 따라 달라진다. Invariant와 연산 횟수는 correctness, stability, best·worst-case time complexity를 연결한다.
Connect Kaggriculture replays, agent logs, and leaderboard records to teacher selection, BC and PPO, opponent leagues, paired evaluation, and GPU budgeting for the next competition.
Kaggriculture의 전체 리플레이·자기 경기·리더보드를 학습 자료로 연결하고, 교사 선택과 BC·PPO, 상대 리그, 독립 검증, GPU 비용 측정을 거쳐 다음 정책을 만드는 구체적인 절차.
Trace a single-RTX-5090 BC–PPO pipeline and the winning planner through real code: action probabilities, gradients, joint investment candidates, future production, labor costs, market effects, and independent evaluation.
단일 RTX 5090의 BC·PPO와 우승팀의 탐색 교사를 실제 코드로 연결하고, 인력·토지·작물 묶음의 후보 생성부터 미래 수익·임금·시장 가격을 계산하는 과정까지 따라간다.
What our Kaggriculture experiments reveal about weak choices, broken execution, and stale benchmarks—and how behavior cloning, PPO, and planning can turn experience into better strategies.
Kaggriculture의 실제 학습 실패를 선택지·실행기·평가 문제로 나누고, BC·PPO·계획 탐색이 전략을 바꾸는 원리와 필요한 설계를 연결한다.