Mašinų mokymosi algoritmai gali palengvinti gyvenimą ir darbą, atlaisvindami mus nuo nereikalingų užduočių dirbdami greičiau ir protingiau nei visos žmonių komandos. Tačiau yra įvairių mašininio mokymosi tipų. Pavyzdžiui, yra mokymasis stiprinimo ir gilinimasis.
„Nors ir mokymasis stiprinti, ir giluminis mokymasis yra ir mašininio mokymosi metodai, kurių metu mokomasi savarankiškai, yra keletas skirtumų“, - teigia dr. Kiho Lim, Williamo Patersono universiteto Wayne mieste, Naujajame Džersyje, docentas. „Stiprinimo mokymasis yra dinamiškas mokymasis naudojant bandymų ir klaidų metodą, siekiant maksimaliai padidinti rezultatą, o gilinantis sustiprinimas - mokymasis iš turimų žinių ir pritaikymas naujame duomenų rinkinyje.“
Bet ką tiksliai tai reiškia? Kreipėmės į ekspertus ir paprašėme jų pateikti daugybę pavyzdžių!
