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在强化学习中，奖励函数是什么？
强化学习 (RL) 中的 “从交互中学习” 是指代理通过与环境交互来学习如何做出决策并提高其性能的过程。与监督学习不同，在监督学习中，模型是在固定的数据集上训练的，RL代理通过在环境中采取行动，观察结果并根据收到的奖励调整其行为来学习。代理
你如何管理用于人工智能/机器学习场景的流数据？
管理用于人工智能（AI）和机器学习（ML）用例的流数据需要一种结构化的方法，重点关注数据的摄取、处理和存储。首先，建立一个可靠的实时数据收集方法非常重要。许多开发者使用像Apache Kafka、Amazon Kinesis或Google
可解释的人工智能如何提高人工智能系统的可信度？
解释性技术在评估人工智能模型性能方面发挥着关键作用，因为它们提供了关于模型如何做出决策的深入见解。理解模型预测背后的推理有助于识别训练数据或算法设计中的潜在偏差和错误。例如，如果一个模型被用于信用评分，解释性工具可以揭示某些人口统计因素是否