 Derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırın ve karşılaştırın.
Derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin hem avantajları hem de dezavantajları vardır. Derin öğrenme, makine öğrenimi algoritmalarının kalıpları tanıyarak büyük veri kümeleri içindeki ilişkileri tanımlamasına olanak sağlayabilir, ancak mevcut veriler sınırlı olduğunda aşırı uyum sorunu yaşayabilir. Takviyeli öğrenme, bir modelin deneme yanılma yoluyla öğrenmesi gereken ortamlar için çok uygundur ve özellikle uzun vadeli bir ödül yapısını içeren problemler için çok uygundur, ancak kolayca ölçülemeyen ödülleri belirleyememe sorunu yaşayabilir. Ek olarak, derin öğrenme hesaplama açısından pahalı olabilir ve daha fazla veri gerektirebilirken, takviyeli öğrenme daha karmaşık sorunları daha az kaynakla çözebilir.