 Comparez et opposez l'apprentissage automatique à l'apprentissage en profondeur.
L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont deux grandes catégories d'intelligence artificielle (IA) qui permettent aux machines de traiter des données et de prendre des décisions sans instructions explicites. À la base, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur utilisent des algorithmes ou des modèles structurés mathématiquement pour identifier des modèles dans les données et en tirer des conclusions.\n\nLa principale différence entre les deux réside dans leur approche de la résolution de problèmes. L'apprentissage automatique aborde les problèmes à travers un ensemble de paramètres ou de règles qui sont appliqués aux données. L'apprentissage en profondeur, d'autre part, utilise un réseau de couches interconnectées qui sont accessibles et influencées les unes par les autres, ce qui entraîne un apprentissage \u201cdeeper\u201d.\n\nL'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur peuvent être utilisés pour générer des modèles prédictifs et peuvent être formés sur une variété d'ensembles de données. Cependant, l'apprentissage en profondeur nécessite généralement plus de données que l'apprentissage automatique afin de construire un modèle précis et a tendance à surpasser l'apprentissage automatique lorsque de grandes quantités de données sont disponibles.