शेल लर्निंग और डीप लर्निंग मशीन लर्निंग के दो दृष्टिकोण हैं, और वे अपने आर्किटेक्चर की गहराई और जटिलता में भिन्न होते हैं। शेल लर्निंग में एक सरल आर्किटेक्चर के साथ एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है, अक्सर केवल एक या दो परतों के साथ, तंत्रिका नेटवर्क जैसे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए। ये मॉडल इनपुट डेटा को कई परतों के माध्यम से संसाधित करते हैं, जहां प्रत्येक परत कंप्यूटिंग करती है और डेटा को कैप्चर करने के लिए तैयार किया जाता है। डीप लर्निंग मॉडल अधिक जटिल बिंदुओं को कैप्चर करने के लिए सीखते हैं, अधिक परिष्कृत पैटर्न, और अधिक परिष्कृत।
उथले सीखने और गहरे सीखने की अवधारणाओं की व्याख्या करें।