Maskininlärningsalgoritmer kan göra livet och arbetet lättare och frigöra oss från överflödiga uppgifter medan vi arbetar snabbare - och smartare - än hela team av människor. Det finns dock olika typer av maskininlärning. Till exempel finns det förstärkningslärande och djupförstärkningslärande.
"Trots att förstärkningsinlärning och djup förstärkningslärande är båda maskininlärningstekniker som lär sig autonomt, finns det vissa skillnader, " säger Dr. Kiho Lim, biträdande professor i datavetenskap vid William Paterson University i Wayne, New Jersey. "Förstärkningslärande är dynamiskt lärande med en test- och felmetod för att maximera resultatet, medan djup förstärkningsinlärning är att lära av befintlig kunskap och tillämpa den på en ny datamängd."
Men vad betyder det egentligen? Vi gick till experterna - och bad dem att ge många exempel!
