Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent faciliter la vie et le travail, nous libérant des tâches redondantes tout en travaillant plus rapidement - et plus intelligemment - que des équipes entières. Cependant, il existe différents types d'apprentissage automatique. Par exemple, il y a l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par renforcement profond.
"Même si l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par renforcement profond sont tous deux des techniques d'apprentissage automatique qui apprennent de manière autonome, il existe certaines différences", selon le Dr Kiho Lim, professeur adjoint d'informatique à l'Université William Paterson à Wayne, New Jersey. «L'apprentissage par renforcement consiste à apprendre de manière dynamique avec une méthode d'essais et d'erreurs pour maximiser le résultat, tandis que l'apprentissage par renforcement profond consiste à tirer parti des connaissances existantes et à les appliquer à un nouvel ensemble de données.
Mais qu'est ce que cela veut dire exactement? Nous sommes allés voir les experts - et leur avons demandé de fournir de nombreux exemples!
