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深度强化学习是什么？
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
分类任务和回归任务的AutoML有什么区别？
“AutoML（自动机器学习）是一种工具，它自动化了将机器学习应用于现实世界问题的过程。虽然AutoML可以处理多种任务，但分类和回归所使用的技术主要在生成的输出类型和评估性能所用的指标上有所不同。对于分类任务，AutoML模型预测的是类别
可解释人工智能方法如何影响模型性能？
利益相关者从可解释人工智能 (XAI) 中受益，主要是通过透明度、信任和改进决策。首先，XAI提供了有关AI系统如何做出决策的见解。当利益相关者 (如企业、监管机构或最终用户) 能够理解人工智能输出背后的原因时，他们可以确保系统公平和一致地