Jakie są główne różnice między modelami uczenia maszynowego opartymi na głębokim uczeniu a tradycyjnym uczeniu maszynowym?
Główne różnice między modelami uczenia maszynowego opartymi na głębokim uczeniu a tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego wynikajon z poziomów abstrakcji, jakie wykorzystują. Modele oparte na glębokim uczenio eliminoją potrzeben inżynierii cech poprzez tworzenie hierarchicznych warstw abstrakcji i przetwarzanie surowych danych w celu wyodrębnienia wzorców, podczas gdy tradycyjne modele uczenia maszynowego wymagają użycia ręcznie tworzonych cech. Ponadto modele oparte na głębokim oczeniu są bardziej dokładne niż tradycyjne modele uczenia maszynowego.