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算法人生(14):从“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”

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在机器学习的早期阶段,探索对于理解环境至关重要,但随着智能体学习的深入,利用已知策略以获取稳定回报变得更为重要。过多的探索可能导致错失最优行动带来的回报,而过多的利用则可能使智能体陷入局部最优,错失更好的策略。因此,如何在探索和利用之间找到平衡,是强化学习中的关键问题。
AI人工智能
人工智能中的机器学习核心领域、流程与分支(基础入门篇)

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人工智能作为当下新质生产力的代表,其技术更新已经历过很多个版本,随着ChatGPT的火热,AI逐渐进入大众视野,并在衣食住行方方面面影响着人们。AI 是让计算机模拟人类智能的技术,它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域,通过使用大量的数据和算法,AI 可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心,是使计算机拥有智能的基石,本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍,不涉及复杂的数学模型,通俗地讲解AI底层知识原理。