Confronta e contrasta l'apprendimento automatico con l'apprendimento profondo.
L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono due ampie categorie di Intelligenza Artificiale (AI) che consentono alle macchine di elaborare dati e prendere decisioni senza istruzioni esplicite. Al loro nucleo, sia l'apprendimento automatico che l'apprendimento profondo utilizzano algoritmi, o modelli strutturati matematicamente, per identificare schemi nei dati e trarre conclusioni da essi.

La principale differenza tra i due risiede nel loro approccio alla risoluzione dei problemi. L'apprendimento automatico affronta i problemi attraverso un insieme di parametri o regole che vengono applicati ai dati. L'apprendimento profondo, d'altra parte, utilizza una rete di strati interconnessi che vengono accessibili e influenzati l'uno dall'altro, risultando in un apprendimento "più profondo".

Sia l'apprendimento automatico che l'apprendimento profondo possono essere utilizzati per generare modelli predittivi e possono essere addestrati su una varietà di set di dati. Tuttavia, l'apprendimento profondo richiede generalmente più dati dell'apprendimento automatico per costruire un modello accurato e tende a superare l'apprendimento automatico quando sono disponibili grandi quantità di dati.