Gli algoritmi di machine learning possono semplificare la vita e il lavoro, liberandoci da attività ridondanti mentre lavoriamo più velocemente - e in modo più intelligente - rispetto a interi team di persone. Tuttavia, esistono diversi tipi di apprendimento automatico. Ad esempio, c'è l'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento per rinforzo profondo.
"Anche se l'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento per rinforzo profondo sono entrambe tecniche di apprendimento automatico che apprendono in modo autonomo, ci sono alcune differenze", afferma il Dr. Kiho Lim, assistente professore di informatica alla William Paterson University di Wayne, New Jersey. "L'apprendimento per rinforzo sta imparando dinamicamente con un metodo di prova ed errore per massimizzare il risultato, mentre l'apprendimento per rinforzo profondo sta imparando dalle conoscenze esistenti e applicandolo a un nuovo set di dati."
Ma cosa significa quello esattamente? Siamo andati dagli esperti e abbiamo chiesto loro di fornire molti esempi!
