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在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
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