Confronta e contrasta i vantaggi e gli svantaggi del deep learning e del reinforcement learning.
Il deep learning e il reinforcement learning hanno entrambi vantaggi e svantaggi. Il deep learning può consentire agli algoritmi di apprendimento automatico di identificare le relazioni all'interno di grandi set di dati riconoscendo i modelli, ma può soffrire di overfitting quando i dati disponibili sono limitati. Il reinforcement learning è ben adatto per gli ambienti in cui un modello deve imparare attraverso il tentativo ed errore ed è particolarmente adatto per problemi che coinvolgono una struttura di ricompensa a lungo termine, ma può soffrire di incapacità di identificare ricompense che non sono facilmente quantificabili. Inoltre, il deep learning può essere computazionalmente costoso e richiedere più dati, mentre il reinforcement learning può risolvere problemi più complessi ma con meno risorse.