As várias tecnologias de ponta relacionadas à inteligência artificial (IA) são o foco da atenção ultimamente. Na proporção que a quantidade de dados gerados continua a crescer a níveis incalculáveis, nossa maturidade em IA e os problemas potenciais que ela pode ajudar a resolver crescem junto. Essas informações, junto ao incrível poder de processamento, que agora está disponível a um custo razoável, são o que alimenta o crescimento das tecnologias de IA e possibilita o Deep Learning (aprendizado profundo) e Reinforcement Learning (aprendizado por reforço).
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Com as rápidas mudanças na indústria de inteligência artificial, pode ser desafiador acompanhar as mais recentes tecnologias de ponta.
Tanto o Deep Learning quanto o Reinforcement Learning são funções de Machine Mearning (aprendizado de máquina), que por sua vez fazem parte de um conjunto mais amplo de ferramentas de inteligência artificial.
O que torna ambas as ferramentas interessantes é a possibilidade de um equipamento desenvolver regras por conta própria para resolver problemas. Essa capacidade de aprender não é novidade para os computadores, mas até recentemente não havia dados nem o poder de processamento para os tornar ferramentas cotidianas.
Acompanhe na galeria de imagens abaixo, as definições e diferenças entre Deep Learning (DL) e reinforcement learning (RL):
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