Shpjegoni dallimin midis të mësuarit të thellë dhe të mësuarit të makinës.
Dallimi kryesor midis të mësuarit të thellë dhe të mësuarit të makinës është se algoritmet e të mësuarit të thellë përdorin rrjete neuronale për të përpunuar të dhënat, ndërsa shumica e algoritmeve të të mësuarit të makinës përdorin modele lineare për të vlerësuar modelet nga të dhënat. Algoritmet e të mësuarit të thellë janë në gjendje të mësojnë dhe të bëjnë parashikime nga të dhënat komplekse duke formuar një kuptim më të thellë të të dhënave dhe modelet e saj themelore. Algoritmet e të mësuarit të makinës, nga ana tjetër, merren parasysh vetëm informacionin e dhënë dhe nuk mund të identifikojnë saktësisht modelet komplekse.