IT面试求职系列主题-人工智能（二）

8) 解释术语“Q-Learning”。

        Q-learning 是强化学习中使用的一种流行算法。它基于贝尔曼方程。在此算法中，代理尝试学习可以提供最佳操作的策略，以在特定情况下最大化奖励。代理从过去的经验中学习这些最优策略。

9）人工智能使用哪种编程语言？

        以下是广泛用于人工智能开发的前五种编程语言：

• Python
• Java  
• Lisp
• R
• Prolog

        在上述五种语言中，Python因其简单性和大量库的可用性而成为人工智能开发中使用最多的语言，例如Numpy、Pandas等。

10）人工智能中的智能代理是什么，它们用在哪里？

        智能代理可以是任何自主实体，它通过传感器感知其环境并使用执行器对其进行操作以实现其目标。
        人工智能中的这些智能代理用于以下应用：

• 信息访问和导航，例如搜索引擎
• 重复性活动
• 领域专家
• 聊天机器人等

11）你对奖励最大化有何理解？
        奖励最大化术语用于强化学习，这是强化学习代理的目标。在强化学习中，奖励是通过采取行动从一种状态过渡到另一种状态的积极反馈。如果智能体通过应用最优策略执行了良好的操作，他会获得奖励，如果他执行了错误的操作，则会减去一个奖励。代理的目标是通过应用最优策略来最大化这些奖励，这称为奖励最大化。

12）什么是参数模型和非参数模型？

        在机器学习中，主要有两种类型的模型：参数模型和非参数模型。这里的参数是用于构建机器学习模型的预测变量。这些模型的解释如下：
参数模型：参数模型使用固定数量的参数来创建机器学习模型。它考虑对数据的强有力的假设。参数模型的例子有线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、感知器等。
非参数模型：非参数模型使用灵活数量的参数。它考虑了有关数据的一些假设。这些模型适用于更高的数据且无需先验知识。非参数模型的例子有决策树、K 最近邻、带有高斯核的 SVM 等。