Els algorismes d’aprenentatge de màquines poden facilitar la vida i el treball, alliberant-nos de les tasques redundants mentre treballem més ràpidament i de manera més intel·ligent que els equips sencers de persones. Tot i això, hi ha diferents tipus d’aprenentatge automàtic. Per exemple, hi ha aprenentatge de reforç i aprenentatge de reforç profund.
“Tot i que l’aprenentatge de reforç i l’aprenentatge de reforç profund són tècniques d’aprenentatge automàtic que aprenen de forma autònoma, hi ha algunes diferències”, segons el doctor Kiho Lim, professor adjunt d’informàtica de la Universitat William Paterson de Wayne, Nova Jersey. "L'aprenentatge de reforç és l'aprenentatge dinàmicament amb un mètode d'assaig i error per maximitzar el resultat, mentre que l'aprenentatge de reforç profund és aprendre dels coneixements existents i aplicar-lo a un nou conjunt de dades."
Però, què vol dir exactament això? Vam anar als experts i els vam demanar que aportessin molts exemples.
