 Comparez et contrastez les avantages et les inconvénients de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage par renforcement.
L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement ont tous deux des avantages et des inconvénients. L'apprentissage en profondeur peut permettre aux algorithmes d'apprentissage automatique d'identifier les relations au sein de grands ensembles de données en reconnaissant des modèles, mais peut souffrir d'un surajustement lorsque les données disponibles sont limitées. L'apprentissage par renforcement est bien adapté aux environnements dans lesquels un modèle doit apprendre par essais et erreurs, et est particulièrement bien adapté aux problèmes impliquant une structure de récompense à long terme, mais peut souffrir d'une incapacité à identifier les récompenses qui ne sont pas facilement quantifiables. De plus, l'apprentissage en profondeur peut être coûteux en calcul et nécessiter plus de données, tandis que l'apprentissage par renforcement peut résoudre des problèmes plus complexes mais avec moins de ressources.