Algorithmen für maschinelles Lernen können das Leben und Arbeiten erleichtern und uns von redundanten Aufgaben befreien, während wir schneller und intelligenter arbeiten als ganze Teams von Menschen. Es gibt jedoch verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Zum Beispiel gibt es Bestärkungslernen und tiefes Bestärkungslernen.
„Auch wenn Bestärkungslernen und tiefes Bestärkungslernen beides Techniken des maschinellen Lernens sind, die autonom lernen, gibt es einige Unterschiede“, so Dr. Kiho Lim, Assistenzprofessor für Informatik an der William Paterson University in Wayne, New Jersey. "Reinforcement Learning ist dynamisches Lernen mit einer Trial-and-Error-Methode, um das Ergebnis zu maximieren, während Deep-Enforcement Learning aus vorhandenem Wissen lernt und es auf einen neuen Datensatz anwendet."
Aber was genau bedeutet das? Wir sind zu den Experten gegangen - und haben sie gebeten, viele Beispiele zu nennen!
