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 - **探索（exploration）**：在当前的情况下，继续尝试新的动作。其有可能得到更高的奖励，也有可能一无所有。
 
-- **开发（exploitation）**：在当前的情况下，继续尝试已知的可以获得最大奖励的过程，即选择重复执行当前动作。
+- **利用（exploitation）**：在当前的情况下，继续尝试已知的可以获得最大奖励的过程，即选择重复执行当前动作。
 
 - **深度强化学习（deep reinforcement learning）**：不需要手动设计特征，仅需要输入状态就可以让系统直接输出动作的一个端到端（end-to-end）的强化学习方法。通常使用神经网络来拟合价值函数（value function）或者策略网络（policy network）。