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學習過程是一個通過尋找比較好模型參數組合的過程。模型參數是模型中的可調整的變量，每個參數都可以取很多不同的值，這樣就形成了很多不同的模型實例（也可以看作是AI程序）。對于同一個模型，當參數取不同的值時，就會得到很多不同的模型實例。學習的目標是找到能夠比較好地表達數據中潛在規律的那個模型實例，也就是找到與之對應的比較好模型參數組合。因此，學習過程就是在眾多模型參數組合中找到比較好組合的過程。通過不斷調整和優化模型參數，我們可以逐步提高模型的性能和準確度，以更好地應對各種應用場景和需求。

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