 อธิบายความแตกต่างระหว่างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้จากประสบการณ์และคาดการณ์ สามารถรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่สำหรับงานต่างๆ ในทางกลับกัน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสร้างจากแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง แต่เน้นที่ข้อมูลปริมาณมาก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้เครือข่ายของโหนดประสาทและเลเยอร์เพื่อเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แล้วแสดงผลการคาดคะเนที่ดีกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพมากกว่าเพราะสามารถเรียนรู้จากการจดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ แทนที่จะระบุคุณลักษณะเฉพาะแต่ละอย่างเท่านั้น