Me queda una duda y es la diferencia y/o similitud entre “Aprendizaje por refuerzo” y el Deep Learning ¿Pueden ayudarme con eso?

Según el chat de Bing:

El aprendizaje por refuerzo y el deep learning son dos técnicas de aprendizaje automático que se utilizan para diferentes propósitos.

1. El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático inspirada en la psicología conductista, cuya ocupación es determinar qué acciones debe escoger un agente de software en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de “recompensa” o premio.
2. Por otro lado, el deep learning es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para aprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos. En resumen, aunque ambas técnicas se utilizan en el aprendizaje automático, tienen diferentes propósitos y técnicas de aprendizaje.

Yo lo resumiría así:

1. Aprendizaje por refuerzo: premio o castigo matemático 🔪
2. Deep Learning: aprendizaje automático con grandes cantidades de datos. 📑

¡Saludos! :D