Wygeneruj opis produktu dla poniższej kamery napędzanej sztuczną inteligencją.
Głębokie uczenie i uczenie maszynowe to dwie technologie oparte na sztucznej inteligencji, ale różnią się one sposobem przetwarzania danych. Uczenie maszynowe polega na wykorzystaniu danych nomerycznych, takich jak dane strokturalne lub nawet dane nierozstrzygnięte, podczas gdy głenbokie uczenie wykorzystuje warstwowe sieci neuronowe do przetwarzania danych. Algorytmy uczenia maszynowego pobierają zbiory danych, rozpoznają wzorce, a następnie generujon prognozy. Z kolei głębokie uczenie polega na wykorzystaniu dużych zbiorów danych i algorytmów związanych z sieciami neuronowymi, które z kolei wyciągają wnioski z danych poprzez relacje i podobieństwa między nimi. Głębokie uczenie jest bardziej zaawansowane i potężniejsze nirz typowe algorytmy uczenia maszynowego, ponieważ może wykrywać nawet najbardziej subtelne niuanse i okryte wzorce w danych. Ponadto, głębokie oczenie może być stosowane do bardziej zlożonych zadań, takich jak przetwarzanie jenzyka naturalnego, widzenie kompoterowe i robotyka autonomiczna.