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机器学习的力量:从数据中挖掘智慧.pptx

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机器学习的力量:从数据中挖掘智慧;目录;01;;;;02;包括传感器数据、用户行为数据、交易数据等。;从原始数据中提取有用的特征,如文本数据中的关键词、图像数据中的纹理特征等。;;03;监督学习算法原理剖析;将相似的数据样本分为一组,常用于客户细分、异常检测等场景。;Q-learning

通过迭代更新状态-动作值函数来寻找最优策略,适用于有限状态的离散环境。

DQN(深度Q网络)

结合Q-learning和深度神经网络,能够处理高维输入,如图像,适用于复杂游戏。

PolicyGradient(策略梯度)

直接优化策略,通过计算策略梯度来更新参数,适用于连续动作空间。

A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)

一种异步强化学习算法,能够并行训练多个智能体,加快训练速度,广泛应用于游戏和仿真环境。;04;;解决方案;;05;;;医疗健康领域应用案例分享;06;当前面临主要挑战分析;;;THANKS

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