动态规则学习（DRL）是一种机器学习方法，它能够在动态环境中学习并调整规则，以适应不断变化的数据。DRL在多个领域都有广泛的应用，如推荐系统、智能控制等。
DRL的特点
- 适应性：DRL能够根据新数据调整规则，适应环境变化。
- 灵活性：DRL可以学习复杂和抽象的规则。
- 实时性：DRL可以实时学习并作出决策。
DRL的应用
- 推荐系统：DRL可以帮助推荐系统更好地理解用户行为，提高推荐效果。
- 智能控制：DRL可以应用于无人驾驶、机器人控制等领域，实现智能决策。
DRL Application
扩展阅读
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