Algoritmy strojového učení mohou usnadnit život a práci a zbavit nás zbytečných úkolů a pracovat rychleji - a chytřeji - než celé týmy lidí. Existují však různé typy strojového učení. Například existuje posilovací učení a hluboké posilovací učení.
"Přestože posilovací učení a hluboké posilovací učení jsou oba techniky strojového učení, které se učí autonomně, existují určité rozdíly, " říká Dr. Kiho Lim, pomocný profesor informatiky na univerzitě Williama Patersona ve Wayne v New Jersey. "Zesílení učení je dynamické učení pomocí metody pokusů a omylů, aby se maximalizoval výsledek, zatímco hluboké posílení učení se učí ze stávajících znalostí a aplikuje je na nový soubor dat."
Ale co to přesně znamená? Šli jsme k odborníkům - a požádali jsme je, aby poskytli spoustu příkladů!
