Cilat janë dallimet kryesore midis të mësuarit të thellë dhe modeleve tradicionale të të mësuarit të makinës?
Dallimet kryesore midis të mësuarit të thellë dhe modeleve tradicionale të të mësuarit të makinës janë nivelet e abstraksionit që ata përdorin. Modelet e të mësuarit të thellë heqin nevojën për inxhinierinë e karakteristikave duke krijuar shtresa hierarkike të abstraksionit dhe përpunimin e të dhënave të papërpunuara për të nxjerrë modele, ndërsa modelet tradicionale të të mësuarit të makinës kërkojnë përdorimin e karakteristikave të krijuara me dorë. Përveç kësaj, modelet e të mësuarit të thellë janë më të sakta se modelet tradicionale të të mësuarit të makinës.