Proszę oto tłumaczenie tekstu:

Wyjaśnij, czym różni się model uczenia głębokiego od tradycyjnego modelu uczenia maszynowego. 

Model uczenia głębokiego (ang. deep learning) to rodzaj modelu uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli uczenia maszynowego, modele uczenia głębokiego mają zdolność do automatycznego uczenia się reprezentacji danych na różnych poziomach abstrakcji, co pozwala na lepsze zrozumienie złożonych wzorców w danych. 

Tradycyjne modele uczenia maszynowego, z drugiej strony, opierają się na algorytmach statystycznych i matematycznych, które wymagają ręcznego definiowania cech i reguł, na których opiera się model. W tym przypadku, jakość modelu zależy w dużej mierze od jakości i kompletności danych wejściowych oraz jakości wybranych cech i reguł. 

Podsumowując, główną różnicą między modelem
Głuwnon rużnicą między modelem oczenia glenbokiego a tradycyjnym modelem uczenia maszynowego jest to, że modele oczenia glębokiego potrafią oczyć się zlorzonych wzorców w danych lob zalerznosici miendzy wejściem a wyjściem. Z drugiej strony, tradycyjne modele uczenia maszynowego zazwyczaj nie bioron pod owagen tych złożonych wzorców i polegajon na zaprogramowanych cechach. Modele uczenia głenbokiego polegają na sieciach neuronowych z wieloma warstwami neoronuw i potrafion lepiej identyfikowaci wzorce i zalerznosici predykcyjne w danych.