Spiega i concetti di apprendimento superficiale e apprendimento profondo.
"L'apprendimento superficiale è un tipo di apprendimento automatico che utilizza algoritmi più facili da addestrare per apprendere modelli più semplici nei dati. Richiede meno dati e potenza di calcolo rispetto all'apprendimento profondo e si concentra sull'apprendimento di modelli predefiniti o noti nei dati. Tali algoritmi vengono utilizzati per affrontare problemi che non hanno bisogno di adattarsi rapidamente ai dati.

L'apprendimento profondo, d'altra parte, è un tipo di apprendimento automatico che utilizza più strati di reti neurali artificiali (ANN) per apprendere modelli più complessi nei dati. Di solito funziona meglio degli algoritmi di apprendimento superficiale, poiché può apprendere da più dati e apprendere modelli più generalizzabili. L'apprendimento profondo può anche inferire informazioni utili dai dati non etichettati e può gestire compiti complessi come il riconoscimento di immagini e di parole."