 Expliquez les différences entre un modèle d'apprentissage automatique et un modèle d'apprentissage en profondeur.
Un modèle d'apprentissage automatique est un programme informatique qui utilise des données pour apprendre de l'expérience et faire des prédictions. Il peut prendre des entrées de différentes sources, telles que des bases de données et des data scientists, pour générer des modèles qui peuvent être appliqués à de nouvelles données pour diverses tâches. Un modèle d'apprentissage en profondeur, en revanche, s'appuie sur les concepts de base de l'apprentissage automatique, mais en mettant l'accent sur de gros volumes de données. Les modèles d'apprentissage en profondeur utilisent des réseaux de nœuds neuronaux et de couches pour apprendre à partir de grands ensembles de données, puis produisent de meilleures prédictions que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont plus puissants car ils peuvent apprendre en reconnaissant des modèles et des corrélations au lieu de simplement identifier des caractéristiques individuelles.