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算法人生（14）：從“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”

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在機器學習的早期階段，探索對于理解環境至關重要，但隨著智能體學習的深入，利用已知策略以獲取穩定回報變得更為重要。過多的探索可能導致錯失最優行動帶來的回報，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優，錯失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強化學習中的關鍵問題。
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人工智能中的機器學習核心領域、流程與分支（基礎入門篇）

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人工智能作為當下新質生產力的代表，其技術更新已經歷過很多個版本，隨著ChatGPT的火熱，AI逐漸進入大眾視野，并在衣食住行方方面面影響著人們。AI 是讓計算機模擬人類智能的技術，它包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域，通過使用大量的數據和算法，AI 可以讓計算機學會像人類一樣思考、學習和解決問題。機器學習作為人工智能領域的核心，是使計算機擁有智能的基石，本文對機器學習的核心領域、術語和深度學習與強化學習作簡單介紹，不涉及復雜的數學模型，通俗地講解AI底層知識原理。