预测建模在分析中发挥着至关重要的作用，提供了一种基于历史数据预测未来结果的结构化方法。该方法使用统计技术和机器学习算法来识别现有数据集中的模式和趋势，使组织能够做出明智的决策。例如，一家零售公司可能会利用预测建模分析过去的销售数据和客户行为

边缘人工智能通过本地处理数据来提高设备的能效，而不是将数据发送到集中式云端进行分析。通过在设备上执行计算，边缘人工智能减少了需要通过网络传输的数据量，从而最小化与数据传输相关的能源成本。这种本地处理使设备能够更高效地运行，因为它们可以实时做

深度强化学习（DRL）是机器学习的一个子集，它将强化学习（RL）与深度学习技术相结合。在强化学习中，代理通过与环境互动学习做出决策，并根据其行为获得反馈，以奖励或惩罚的形式呈现。目标是学习一个策略，以最大化随时间累积的奖励。另一方面，深度学