Comparați și contrastați diferențele majore dintre învățarea automată și învățarea profundă.
Învățarea automată și învățarea profundă sunt ambele subdomenii ale inteligenței artificiale, cu următoarele diferențe majore:

1. Complexitate: Învățarea automată implică, în general, crearea de modele simple (de exemplu, regresie liniară, arbori de decizie, SVM), în timp ce învățarea profundă implică modelarea rețelelor neurale complexe, multistratificate.

2. Cantitatea de date: învățarea automată se desfășoară, de obicei, bine cu seturi de date mai mici, în timp ce învățarea profundă necesită cantități mari de date pentru a obține performanțe optime.

3. Interpretabilitate: Modelele de învățare automată tind să fie mai ușor de înțeles și de interpretat, în timp ce modelele de învățare profundă (rețelele neurale) sunt mai degrabă ca „cutii negre”, ceea ce le face mai greu de interpretat și de explicat.

4. Cerințe hardware: învățarea profundă necesită resurse computaționale mai mari (cum ar fi accelerarea GPU) în comparație cu algoritmii tradiționali de învățare automată, care pot rula eficient pe procesoare.

5. Extracția caracteristicii: algoritmii de învățare automată necesită, de obicei, extragerea și selectarea manuală a caracteristicilor, în timp ce modelele de învățare profundă sunt capabile să extragă automat caracteristici din date brute (de exemplu, pixeli de imagine sau text brut).