「DRL」通常是指「深度強化學習」（Deep Reinforcement Learning），這是一種結合了深度學習和強化學習的技術。深度強化學習旨在讓智能體通過與環境互動來學習最佳行為策略，從而在特定任務上達到最佳表現。
這是一種結合深度學習和強化學習的技術，旨在通過與環境的互動來學習最佳策略。這種方法在許多應用中都非常有效，包括遊戲、機器人控制和自動駕駛等領域。
例句 1：
深度強化學習在圍棋比賽中表現出色。
Deep reinforcement learning has shown outstanding performance in Go competitions.
例句 2：
許多科技公司正在研究深度強化學習的應用。
Many tech companies are researching applications of deep reinforcement learning.
例句 3：
這種技術使得機器能夠在複雜的環境中學習。
This technology allows machines to learn in complex environments.
這是一個更廣泛的概念，涵蓋了許多不同的學習方法，包括監督學習、非監督學習和強化學習。機器學習的目的是讓計算機能夠從數據中學習，而不需要明確的編程。
例句 1：
機器學習在醫療診斷中越來越受歡迎。
Machine learning is becoming increasingly popular in medical diagnosis.
例句 2：
許多應用程序依賴於機器學習來提供個性化的服務。
Many applications rely on machine learning to provide personalized services.
例句 3：
這個模型使用機器學習來預測市場趨勢。
This model uses machine learning to predict market trends.
這是一個涵蓋所有模擬人類智能行為的技術的總稱。人工智慧的應用範圍非常廣泛，從簡單的規則基礎系統到複雜的深度學習模型。
例句 1：
人工智慧正在改變我們的生活方式。
Artificial intelligence is changing the way we live.
例句 2：
許多公司正在投資於人工智慧技術。
Many companies are investing in artificial intelligence technologies.
例句 3：
這個系統利用人工智慧來提高效率。
This system uses artificial intelligence to improve efficiency.
這是一種模擬人腦神經元結構的計算模型，通常用於深度學習中。神經網絡能夠從大量數據中學習並進行預測。
例句 1：
神經網絡在圖像識別中表現出色。
Neural networks perform exceptionally well in image recognition.
例句 2：
這些神經網絡模型需要大量的數據來訓練。
These neural network models require a large amount of data for training.
例句 3：
研究人員正在改進神經網絡的結構以提高性能。
Researchers are improving the structure of neural networks to enhance performance.