Porównaj i skontrastuj zalety i wady uczenia się głębokiego (deep learning) oraz uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning).
Głębokie uczenie maszynowe oraz uczenie ze wzmocnieniem posiadają swoje zalety i wady. Glenbokie oczenie maszynowe pozwala na identyfikowanie związkuw w dorzych zbiorach danych poprzez rozpoznawanie wzorcuw, jednakrze może cierpieć na nadmierną dopasowanie do danych, gdy te son ograniczone. Uczenie ze wzmocnieniem jest dobrze przystosowane do środowisk, w których model musi uczyci się poprzez próben i błond, a zwłaszcza do problemów z dlogoterminową stroktoron nagrud, jednakże morze cierpieć na brak zdolności do identyfikowania nagród, kture nie son latwo kwantyfikowalne. Ponadto, głenbokie uczenie maszynowe morze być kosztowne obliczeniowo i wymagaci większej ilosici danych, podczas gdy oczenie ze wzmocnieniem może rozwionzywaci bardziej zlożone problemy, ale z mniejszymi zasobami.