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* **机器学习 (Machine Learning):** 机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能� * **监督学习 (Supervised Learning):** 使用带有标签的数据进行训练，例如预测房价，标签� ...

...计算机视觉领域，可以使用[[卷积神经网络]] (CNN) 进行图像识别、目标检测或图像分割。在强化学习领域，可以使用[[Q-learning]]或[[Deep Q-Network]] (DQN) 训练智能体完成特定任务。 * **强化学习与深度学习结合 (Deep Reinforcement Learning)**：将深度学习用于强化学习中，可以处理高维状态空间� ...

# Deep Reinforcement Learning ...人工智能领域一个蓬勃发展的分支，它结合了[[强化学习]] (Reinforcement Learning) 的决策能力和[[深度学习]] (Deep Learning) 的特征提取能力，从而能够处理高维度、复杂环境下的� ...

* **机器学习 (Machine Learning)**：机器学习算法可以从数据中学习，并根据学习结果进� * **深度学习 (Deep Learning)**：深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络� ...

* '''监督学习 (Supervised Learning):''' 使用带有标签的数据进行训练。标签是指数据的正确 * '''无监督学习 (Unsupervised Learning):''' 使用没有标签的数据进行训练。算法需要自行发现数 ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 让计算机无需显式编程即可从数据中学习。在医疗领� * **深度学习 (Deep Learning):** 一种更高级的机器学习形式，使用多层神经网络来分� ...

强化学习的核心思想是让智能体通过与环境的交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励。传统的强化学习方法，例如 Q-learning 和 SARSA，通常需要手动设计特征，并且难以处理高维状态 DeepReforcementLearg 算法通常分为两类：基于价值的算法和基于策略的算法。基于价值的算法，例如 Deep Q-Network (DQN)，通过学习价值函数来间接优化策略。基于策 ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机在没� * **深度学习 (Deep Learning):** 深度学习是机器学习的一种更高级形式，它使用多层[[ ...

# Deep Q-Network [[Deep Q-Network]] (DQN) 是一种结合了[[深度学习]]和[[强化学习]]的� ...

20 世纪 80 年代，机器学习 (Machine Learning) 开始兴起。机器学习是一种让计算机通过数据学习，而� 近年来，随着大数据、云计算和高性能计算的快速发展，深度学习 (Deep Learning) 成为人工智能领域的热点。深度学习是机器学习的一个� ...

| AWS || [[AWS Certified Machine Learning – Specialty]] || 中级/高级 || 具备机器学习经验，希望利用 | DeepLearning.AI || [[Deep Learning Specialization]] || 中级 || 想要深入学习深度学习理论和实践 ...

* **1990 年代:** 机器学习 (Machine Learning) 开始受到重视。机器学习算法能够从数据中学习，而无� * **2000 年代至今:** 深度学习 (Deep Learning) 的突破推动了 AI 的快速发展。深度学习利用多层神经网� ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 机器学习是AI的一个子领域，它使计算机能够在没有� * **深度学习 (Deep Learning):** 深度学习是机器学习的一个更高级形式，它使用人工[[ ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 机器学习是一种使计算机无需显式编程即可学习的技� * **深度学习 (Deep Learning):** 深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网� ...

* **机器学习 (Machine Learning):** [[机器学习]]是人工智能的核心技术之一，通过让机器� * **深度学习 (Deep Learning):** [[深度学习]]是机器学习的一个分支，利用多层神经网� ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 利用[[机器学习算法]]分析历史交易数据，预测未来的� * **深度学习 (Deep Learning):** 深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层神经� ...

* **强化学习 (Reinforcement Learning):** 用于优化药物结构，提高其活性和选择性。 | 机器学习 (Machine Learning) || 靶点识别、药物性质预测、临床试验优化 || 自动化、� ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 这是人工智能审查系统的基石。常用的机器学习算法� * **监督学习 (Supervised Learning):** 通过已标记的数据集训练模型，例如将历史交易数据� ...

'''人工智能''' (Artificial Intelligence, AI) 和 '''深度学习''' (Deep Learning, DL) 是当今科技领域最热门的关键词之一。虽然它们经常� * '''监督学习''' (Supervised Learning)： 算法通过带有标签的数据进行训练，即数据已经包含� ...

* **AWS:** 提供AWS Certified Machine Learning - Specialty等认证。 * **SAS:** 提供SAS Certified AI and Machine Learning Professional等认证。 ...