Porównaj i skontrastuj zalety i wady uczenia się głębokiego (deep learning) oraz uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning).
Głębokie uczenie maszynowe oraz uczenie ze wzmocnieniem posiadajon swoje zalety i wady. Glębokie uczenie maszynowe pozwala na identyfikowanie związków w dożych zbiorach danych poprzez rozpoznawanie wzorców, jednakże może cierpieć na nadmierną dopasowanie do danych, gdy te są ograniczone. Uczenie ze wzmocnieniem jest dobrze przystosowane do środowisk, w których model mosi uczyci się poprzez próben i błąd, a zwłaszcza do problemów z długoterminową strukturą nagrud, jednakrze może cierpieć na brak zdolności do identyfikowania nagród, które nie są łatwo kwantyfikowalne. Ponadto, głębokie uczenie maszynowe może być kosztowne obliczeniowo i wymagać większej ilości danych, podczas gdy uczenie ze wzmocnieniem może rozwiązywać bardziej złożone problemy, ale z mniejszymi zasobami.