Os algoritmos de aprendizado de máquina podem facilitar a vida e o trabalho, liberando-nos de tarefas redundantes enquanto trabalhamos com mais rapidez e inteligência do que equipes inteiras de pessoas. No entanto, existem diferentes tipos de aprendizado de máquina. Por exemplo, há aprendizado por reforço e aprendizado por reforço profundo.
"Embora o aprendizado por reforço e o aprendizado por reforço profundo sejam ambas técnicas de aprendizado de máquina que aprendem autonomamente, existem algumas diferenças", de acordo com o Dr. Kiho Lim, professor assistente de ciência da computação na William Paterson University, em Wayne, Nova Jersey. “O aprendizado por reforço é aprender dinamicamente com um método de tentativa e erro para maximizar o resultado, enquanto o aprendizado por reforço profundo é aprender com o conhecimento existente e aplicá-lo a um novo conjunto de dados.”
Mas o que exatamente aquilo significa? Fomos aos especialistas - e pedimos que eles fornecessem muitos exemplos!
