Përshkruani dallimet midis të mësuarit të makinës, të mësuarit të thellë dhe të mësuarit përforcues
Mësimi i makinës është procesi i përdorimit të algoritmeve për të analizuar të dhënat dhe për të bërë parashikime. Mësimi i thellë shfrytëzon rrjete të mëdha neuronale me shumë shtresa neuronësh për të njohur modele komplekse dhe për të marrë vendime pa u programuar në mënyrë eksplicite. Mësimi me forcim është një qasje që përdor shpërblime dhe ndëshkime për të mësuar nga përvoja dhe për të marrë vendime bazuar në mjedisin e tyre. Të tre teknikat janë të lidhura, me mësimin me forcim që ndërtohet mbi mësimin e thellë, dhe mësimin e thellë bazuar në mësimin e makinës. Ndërsa të tre qasjet përdoren për aplikacionet e inteligjencës artificiale, përdorimet e tyre specifike varen nga rezultati dhe mjedisi i dëshiruar.