Los algoritmos de aprendizaje automático pueden facilitar la vida y el trabajo, liberándonos de tareas redundantes mientras trabajamos más rápido e inteligente que equipos completos de personas. Sin embargo, hay diferentes tipos de aprendizaje automático. Por ejemplo, hay aprendizaje de refuerzo y aprendizaje de refuerzo profundo.
"Aunque el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje por refuerzo profundo son técnicas de aprendizaje automático que aprenden de forma autónoma, existen algunas diferencias", según el Dr. Kiho Lim, profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad William Paterson en Wayne, Nueva Jersey. "El aprendizaje por refuerzo es aprender dinámicamente con un método de prueba y error para maximizar el resultado, mientras que el aprendizaje por refuerzo profundo es aprender del conocimiento existente y aplicarlo a un nuevo conjunto de datos".
Pero, ¿qué significa eso exactamente? Acudimos a los expertos, ¡y les pedimos que proporcionaran muchos ejemplos!
