Përcaktoni dallimet midis IA klasike dhe të mësuarit të thellë.
Dallimet kryesore midis AI klasike dhe të mësuarit të thellë janë modelet e përdorura, mënyra se si përpunohen të dhënat, numri i veçorive të konsideruara, sasia e të dhënave të trajnimit të nevojshme dhe niveli i saktësisë së arritur. Modelet klasike të AI përdorin rregulla të krijuara me dorë për të interpretuar të dhënat. Modelet e të mësuarit të thellë, nga ana tjetër, përdorin të dhëna të papërpunuara si hyrje dhe mësojnë se si t'i interpretojnë ato duke përdorur algoritme më të sofistikuara. Kjo mund të rezultojë në rezultate më të sakta, si dhe fleksibilitet më të madh në llojet e të dhënave dhe veçorive që mund të merren parasysh. Përveç kësaj, modelet e të mësuarit të thellë kërkojnë shumë më shumë të dhëna trajnimi sesa modelet klasike të AI, por ato gjithashtu rezultojnë në nivele më të larta të saktësisë.