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强化学习和监督学习之间的主要区别是什么？
微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数，以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始，该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能，通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征
什么是个性化推荐？
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，专注于让机器理解、解释和响应人类语言。它结合了语言学，计算机科学和机器学习来处理和分析大量的文本和语音数据。
NLP的应用包括聊天机器人、语言翻译、情感分析和信息提取。例如，NLP为Siri
深度学习中的嵌入是什么？
“深度学习中的嵌入是对象的数值表示，例如单词、图像或其他数据类型，能够在低维空间中捕捉它们的语义含义或显著特征。这使得模型能够有效地处理数据，将复杂和高维的输入转换为机器更易于处理的格式。本质上，嵌入帮助将分类数据转换为连续向量，同时保持项