Il deep learning e l'apprendimento per rinforzo presentano entrambi vantaggi e svantaggi. Il deep learning può consentire agli algoritmi di machine learning di identificare le relazioni all'interno di grandi set di dati riconoscendo modelli, ma può soffrire di overfitting quando i dati disponibili sono limitati. L'apprendimento per rinforzo è adatto per ambienti in cui un modello deve imparare da tentativi ed errori ed è particolarmente adatto per problemi che coinvolgono una struttura di ricompensa a lungo termine, ma può soffrire di un'incapacità di identificare premi che non sono facilmente quantificabili. Inoltre, il deep learning può essere computazionalmente costoso e richiedere più dati, mentre l'apprendimento per rinforzo può risolvere problemi più complessi ma con meno risorse.
Confronta e confronta i vantaggi e gli svantaggi dell'apprendimento profondo e dell'apprendimento per rinforzo.