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数据对于所有模型都是必不可少的。但是，嘈杂和低质量的数据可能会使算法的性能恶化。在这方面，需要通过查看其在特定任务上的表现来确定目标任务的最有用数据。RL可用于了解哪些数据最有价值。这种建议的方法比较旧的方法（例如丢弃的方法）要好得多，该方法通过查看该绩效如何变化（如果将该作品删除）来判断数据的重要性。
通过加强学习来增强财务风险管理
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