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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
知识图谱如何促进人工智能的发展？
可解释AI (XAI) 旨在使人工智能系统的决策和过程对用户和利益相关者透明和可理解。XAI的主要目标包括增强对AI系统的信任，促进问责制并确保遵守法规。信任至关重要，因为如果用户能够理解如何做出决策，他们更有可能接受并有效地使用人工智能系
自监督学习的主要优势是什么？
自监督学习（SSL）具有多个关键优势，使其在机器学习领域成为一种有吸引力的方法。首先，它显著减少了对标记数据的需求，而标记数据通常获取成本高且耗时。在许多任务中，例如图像识别或自然语言处理，创建完全标注的数据集可以是不可行的。SSL使模型能