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可解释人工智能在数据驱动决策中的作用是什么？
可解释的人工智能系统在应用于高度复杂的领域时，例如医疗保健、金融或自动驾驶，面临着几项重大挑战。这些挑战主要源于数据及其模型的复杂特性。例如，在医疗保健中，患者数据可能是异构的，包含各种非结构化来源，如手写笔记、医学图像和基因组信息。这些数
开源项目如何管理代码质量？
开源项目通过社区合作、既定编码标准和健全的审查流程来管理代码质量。这些项目的核心是一个分布式模型，多个贡献者可以提出更改，通常称为拉取请求或合并请求。这种协作环境鼓励来自不同开发者的贡献，通过多样化的视角和专业知识来改进代码。每个贡献都经过
自监督学习可以用于强化学习吗？
“是的，自监督学习确实可以在强化学习（RL）的背景下使用。自监督学习是一种方法，模型通过从数据的其他部分预测数据的一部分来进行学习，从而使其能够从输入数据中生成自己的标签，而无需外部注释。在强化学习中，自监督方法可以增强训练过程，帮助智能体