"Spiega le differenze tra un modello di apprendimento automatico e un modello di apprendimento profondo."
Un modello di apprendimento automatico è un programma informatico che utilizza i dati per apprendere dall'esperienza e fare previsioni. Può prendere input da diverse fonti, come database e scienziati dei dati, per generare modelli che possono essere applicati a nuovi dati per varie attività. Un modello di apprendimento profondo, d'altra parte, si basa sui concetti di base dell'apprendimento automatico, ma con un'enfasi su grandi volumi di dati. I modelli di apprendimento profondo utilizzano reti di nodi e strati neurali per apprendere da grandi insiemi di dati e quindi produrre previsioni migliori rispetto ai modelli di apprendimento automatico tradizionali. I modelli di apprendimento profondo sono più potenti perché possono imparare riconoscendo schemi e correlazioni invece di identificare solo singole caratteristiche.