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非监督强化学习：谷歌DADS算法
近年来强化学习的高速发展已经证明监督强化学习可以在真实世界中处理包括任意物体的抓取、灵巧的运动等复杂的任务。然而利用精心设计的奖励函数来教会智能体进行复杂的行为却面临着显著的局限性。
监督学习与无监督学习的快速入门指南
监督学习和无监督学习有什么区别？对于机器学习的初学者和新手来说，这是一个常见的问题。答案是理解机器学习算法本质的核心。
人工智能之无监督学习模型可发现入侵黑客
?Darktrace新网络安全公司与剑桥大学的数学家合作，开发了一种利用机器学习来捕捉内部漏洞的工具。它运用无监督学习方法，查看大量未标记的数据，并找到不遵循典型模式的碎片。这些原始数据汇集到60多种不同的无监督学习算法中，它们相互竞争以发现异常行为。
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