 Décrire les différences entre le machine learning et le deep learning
Bien que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur soient des sous-domaines de l'intelligence artificielle, il existe des différences entre les deux. Les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient sur une série de fonctionnalités créées manuellement et de données étiquetées pour former des modèles. Les modèles d'apprentissage en profondeur, d'autre part, sont capables d'apprendre des relations complexes entre des points de données sans avoir besoin d'une ingénierie manuelle des fonctionnalités. L'apprentissage en profondeur est également capable d'apprendre à plusieurs niveaux, ce qui signifie qu'il peut apprendre plusieurs abstractions et relations dans les données, tandis que l'apprentissage automatique est souvent limité à une seule couche. De plus, les modèles d'apprentissage en profondeur ont récemment obtenu des résultats impressionnants sur de nombreuses tâches telles que la reconnaissance d'objets et le traitement du langage naturel.