Shpjegoni dallimet midis një modeli të të mësuarit të makinës dhe një modeli të të mësuarit të thellë.
Një model i të mësuarit të thellë është një program kompjuterik që përdor të dhëna për të mësuar nga përvoja dhe për të bërë parashikime. Mund të marrë input nga burime të ndryshme, të tilla si baza të të dhënave dhe shkencëtarët e të dhënave, për të gjeneruar modele që mund të aplikohen në të dhëna të reja për detyra të ndryshme. Një model i të mësuarit të thellë, nga ana tjetër, ndërton mbi konceptet themelore të të mësuarit të makinës, por me theks në vëllime të mëdha të të dhënave. Modelet e të mësuarit të thellë përdorin rrjete të nyjeve dhe shtresave nervore për të mësuar nga grupe të mëdha të të dhënave dhe pastaj të nxjerrin parashikime më të mira se modelet tradicionale të të mësuarit të makinës. Modelet e të mësuarit të thellë janë më të fuqishme sepse ato mund të mësojnë nga njohja e modeleve dhe korelacioneve në vend që thjesht të identifikojnë tipare individuale.